| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 项目的背景和意义 | 第9-12页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第12-14页 |
| 1.3 论文的主要工作和贡献 | 第14-16页 |
| 1.4 论文结构简介 | 第16-17页 |
| 第2章 光纤通信系统的信道损伤 | 第17-29页 |
| 2.1 光纤 | 第17-22页 |
| 2.2 光纤损耗 | 第22-23页 |
| 2.3 光纤色散 | 第23-26页 |
| 2.4 光纤非线性效应 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 偏振复用光数字信号在Stokes空间的分析 | 第29-39页 |
| 3.1 常见的数字调制格式信号 | 第29-32页 |
| 3.2 信号的Stokes空间映射 | 第32-34页 |
| 3.3 光纤效应对偏振信号在Stokes空间的影响 | 第34-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于减法聚类算法的调制格式识别技术 | 第39-55页 |
| 4.1 调制格式识别技术 | 第39-41页 |
| 4.2 Stokes空间映射与LSP估计 | 第41-42页 |
| 4.3 减法聚类算法原理 | 第42-45页 |
| 4.4 特征提取及分类 | 第45-49页 |
| 4.5 理论仿真测试 | 第49-50页 |
| 4.6 实验验证 | 第50-51页 |
| 4.7 性能对比 | 第51-54页 |
| 4.8 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 基于人工神经网络的光信噪比监测技术 | 第55-67页 |
| 5.1 OSNR对信号的影响 | 第55-56页 |
| 5.2 特征提取 | 第56-58页 |
| 5.3 基本的回归分析方法 | 第58-59页 |
| 5.4 人工神经网络原理介绍 | 第59-61页 |
| 5.5 人工神经网络方法实现OSNR监测的仿真测试 | 第61-62页 |
| 5.6 人工神经网络方法实现OSNR监测的实验数据测试 | 第62-65页 |
| 5.7 本章小结 | 第65-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
