摘要 | 第5-6页 |
abstract | 第6-7页 |
缩略词表 | 第11-12页 |
第一章 绪论 | 第12-16页 |
1.1 课题研究背景及意义 | 第12页 |
1.2 光MFI技术国内外研究现状 | 第12-13页 |
1.3 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
1.4 章节介绍 | 第14-16页 |
第二章 ASON概述及MFI理论基础 | 第16-29页 |
2.1 ASON相关知识介绍 | 第16-19页 |
2.1.1 ASON的体系结构 | 第16-17页 |
2.1.2 ASON与下一代网络(NGN) | 第17-18页 |
2.1.3 ASON组网方案 | 第18-19页 |
2.2 ASON物理层--DWDM及其关键技术 | 第19-22页 |
2.2.1 DWDM技术简介 | 第19-20页 |
2.2.2 DWDM系统与光纤 | 第20-21页 |
2.2.3 DWDM系统结构 | 第21-22页 |
2.3 调制格式识别概述 | 第22-24页 |
2.3.1 ASON调制识别技术的发展 | 第22页 |
2.3.2 各种调制识别技术简介 | 第22-23页 |
2.3.3 常用分类器介绍 | 第23-24页 |
2.4 基于高阶累积量调制识别理论基础 | 第24-28页 |
2.4.1 高阶累积量(HOC)的定义及其性质 | 第24-27页 |
2.4.2 高斯过程的高阶累积量 | 第27-28页 |
2.5 本章小结 | 第28-29页 |
第三章 基于MFI的ASON物理层光传输系统 | 第29-44页 |
3.1 ASON物理层常用调制格式及调制信号的产生 | 第29-35页 |
3.1.1 强度调制信号MASK | 第31-32页 |
3.1.2 相位调制信号MPSK | 第32-33页 |
3.1.3 幅相调制MQAM | 第33-34页 |
3.1.4 幅相调制MAPSK | 第34-35页 |
3.2 ASON物理层光纤信道特性 | 第35-37页 |
3.2.1 ASON物理层色散效应 | 第36页 |
3.2.2 ASON物理层非线性效应 | 第36-37页 |
3.3 ASON物理层DWDM-UT系统信道模型 | 第37-40页 |
3.3.1 DWDM-UT系统 | 第37页 |
3.3.2 ASON物理层系统模型及其推导过程 | 第37-40页 |
3.4 ASON物理层 480GBPS PM-QPSK调制NYQUIST WDM系统模型 | 第40-43页 |
3.4.1 Nyquist WDM系统 | 第40-41页 |
3.4.2 480Gbps PM-QPSK调制Nyquist WDM系统 | 第41-42页 |
3.4.3 480Gbps Nyquist WDM系统DSP算法 | 第42-43页 |
3.5 本章小结 | 第43-44页 |
第四章 ASON物理层调制格式识别算法设计 | 第44-56页 |
4.1 高阶累积量计算模块 | 第44-45页 |
4.2 特征参数提取模块 | 第45-46页 |
4.3 决策树分类判决模块 | 第46-50页 |
4.3.1 基于训练序列的动态阈值 | 第47-49页 |
4.3.2 基于算术平均值的恒定阈值 | 第49-50页 |
4.4 决策分类算法设计 | 第50-55页 |
4.4.1 MASK信号识别流程 | 第51-52页 |
4.4.2 MAPSK信号识别流程 | 第52-53页 |
4.4.3 MQAM/MPSK信号识别流程 | 第53-55页 |
4.5 本章小结 | 第55-56页 |
第五章 ASON物理层MFI算法性能仿真及结果分析 | 第56-71页 |
5.1 MFI算法有效性 | 第56-59页 |
5.1.1 AWGN信道下MASK信号的P_(rr) | 第56-57页 |
5.1.2 AWGN信道下MPSK/MAPSK信号的P_(rr) | 第57-58页 |
5.1.3 AWGN信道下MQAM信号的P_(rr) | 第58页 |
5.1.4 AWGN信道下各调制信号识别性能分析 | 第58-59页 |
5.2 AWGN信道下无RT-TSTO算法的仿真 | 第59-61页 |
5.3 ASON物理层DWDM-UT系统调制识别效果 | 第61-68页 |
5.3.1 色散对识别率的影响 | 第62-64页 |
5.3.2 非线性对识别率的影响 | 第64-66页 |
5.3.3 系统传输距离对识别率的影响 | 第66-68页 |
5.3.4 DWDM-UT系统中调制格式识别性能分析 | 第68页 |
5.4 ASON物理层 480GBPS Nyquist WDM系统PM-QPSK调制信号识别 | 第68-70页 |
5.5 本章小结 | 第70-71页 |
第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
6.1 本文工作总结 | 第71-72页 |
6.2 未来研究展望 | 第72-73页 |
致谢 | 第73-74页 |
参考文献 | 第74-78页 |