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大气湍流模型对OAM复用通信系统的串扰及抑制方法研究

发布时间:2017-06-29 20:01

  本文关键词:大气湍流模型对OAM复用通信系统的串扰及抑制方法研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:与频率、时间、正交码片等自由度一样,轨道角动量(orbital angular momentum,OAM)为复用技术提供了一种新的自由度。基于轨道角动量复用的通信系统可极大地提升系统传输速率、增加频谱利用率。然而,自由空间的OAM复用通信系统不可避免地受到大气湍流的影响,OAM串扰严重地影响了系统通信质量。因而,大气湍流对OAM复用通信系统的串扰及抑制方法的研究对OAM的研究具有重要理论意义和参考价值。论文的主要研究工作如下。(1)论文研究了Kolmogorov模型大气湍流对OAM复用通信系统的串扰及抑制方法。首先,分析了Kolmogorov模型大气湍流对OAM复用通信系统的光相位、强度和误码率的影响;在此基础上,结合多入多出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)信道均衡的方法,给出了一种基于MIMO均衡抑制大气湍流对OAM复用通信系统串扰的通信方案。研究结果表明,Kolmogorov模型大气湍流破坏OAM光的相位,影响着光强度的分布,导致系统误码率的增大;同时,MIMO信道均衡方法能够有效地抑制大气湍流对OAM复用通信系统的影响,且不同均衡算法对OAM复用通信系统中的串扰具有不同的抑制。在弱、中强度湍流(2 1410nC-?)情况下,需要训练序列的递归最小二乘算法(Recursive Least Squares,RLS)使均衡后系统误码率降低了1到3个数量级;不需要训练序列的恒模盲均衡算法(Constant Module Algorithm,CMA)仅能使系统误码率降低了0.5到1个数量级;改进的RLS-CMA半盲均衡算法仅需要RLS算法一半的训练序列,可获得与RLS算法相近的误码率性能。(2)论文研究了non-Kolmogorov模型大气湍流对OAM复用通信系统的串扰及抑制方法。首先分析了non-Kolmogorov模型大气湍流对OAM复用通信系统的影响,主要从non-Kolmogorov大气湍流产生的像差对OAM光子概率分布的影响和non-Kolmogorov模型大气湍流对OAM光相位、强度、系统误码率的影响等几个方面进行分析。考虑到MIMO均衡方法能够有效抑制Kolmogorov模型下OAM复用通信系统的串扰,设计基于MIMO均衡的抑制non-Kolmogorov大气湍流对OAM复用通信系统串扰的通信方案。仿真结果表明,non-Kolmogorov大气湍流产生的泽尼克波面倾斜像差、像散像差、慧差像差均会使OAM光子概率分布产生变化;non-Kolmogorov大气湍流模型破坏OAM光的相位,影响光传输的强度分布,使得系统误码率增大;另一方面,MIMO均衡可降低OAM复用通信系统平均误码率、抑制non-Kolmogorov模型大气湍流对OAM复用通信系统的串扰。在弱、中强度湍流(2 1410nC-?)情况下,仅需少量训练序列的RLS-CMA半盲均衡算法能够使OAM复用通信系统的误码率降低1到2个数量级。
【关键词】:OAM复用通信 大气湍流 MIMO均衡 Kolmogorov模型大气湍流 non-Kolmogorov模型大气湍流
【学位授予单位】:南京邮电大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TN914
【目录】:
  • 摘要4-6
  • abstract6-9
  • 专用术语注释表9-10
  • 第一章 绪论10-13
  • 1.1 课题研究背景10-12
  • 1.2 论文主要内容12-13
  • 第二章 OAM复用通信系统、大气湍流基础理论13-24
  • 2.1 OAM复用通信系统13-17
  • 2.2 Kolmogorov模型大气湍流17-21
  • 2.3 non-Kolmogorov模型大气湍流21-23
  • 2.4 本章小结23-24
  • 第三章 Kolmogorov模型大气湍流对OAM复用系统的串扰及抑制方法研究24-48
  • 3.1 Kolmogorov模型大气湍流对OAM复用通信系统的影响24-29
  • 3.1.1 Kolmogorov模型大气湍流对复用OAM光相位、强度的影响24-27
  • 3.1.2 Kolmogorov模型大气湍流对OAM复用通信系统误码率的影响27-29
  • 3.2 基于MIMO均衡技术抑制OAM复用通信系统串扰的方案29-31
  • 3.2.1 MIMO均衡原理29-30
  • 3.2.2 基于MIMO均衡抑制OAM复用通信系统串扰的方案30-31
  • 3.3 不同MIMO均衡算法对OAM复用通信系统串扰的抑制31-46
  • 3.3.1 基于LMS、RLS带训练序列的均衡算法抑制OAM复用通信系统串扰31-40
  • 3.3.2 基于CMA盲均衡算法抑制OAM复用通信系统串扰40-43
  • 3.3.3 基于LMS-CMA和RLS-CMA半盲均衡算法抑制OAM复用通信系统串扰43-46
  • 3.4 本章小结46-48
  • 第四章 non-Kolmogorov模型大气湍流对OAM复用通信系统的串扰及抑制方法研究48-71
  • 4.1 non-Kolmogorov模型大气湍流对OAM复用通信系统的影响48-65
  • 4.1.1 non-Kolmogorov大气湍流产生的像差对OAM光子概率分布的影响48-55
  • 4.1.2 广义Von Karman谱大气湍流对OAM复用通信系统强度、相位、误码率的影响55-60
  • 4.1.3 广义指数谱大气湍流对OAM复用通信系统强度、相位、误码率的影响60-65
  • 4.2 基于MIMO均衡技术抑制non-Kolmogorov模型大气湍流对OAM复用通信系统串扰的方案65-66
  • 4.3 不同MIMO均衡算法对OAM复用通信系统串扰的抑制66-70
  • 4.3.1 不同MIMO均衡算法对QPSK信号星座图的恢复67-69
  • 4.3.2 不同MIMO均衡算法对OAM复用通信系统误码率的调整69-70
  • 4.4 本章小结70-71
  • 第五章 总结与展望71-73
  • 5.1 课题研究总结71-72
  • 5.2 课题研究展望72-73
  • 参考文献73-75
  • 附录1攻读硕士学位期间参加的科研项目75-76
  • 致谢76

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本文编号:499102

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