| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 引言 | 第12-26页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 OPM技术的研究现状和趋势 | 第13-15页 |
| 1.3 OSNR监测技术的研究现状 | 第15-21页 |
| 1.3.1 干涉技术 | 第15-16页 |
| 1.3.2 异步采样技术 | 第16-18页 |
| 1.3.3 基于统计矩的光信噪比监测 | 第18-20页 |
| 1.3.4 OSNR监测的研究方向 | 第20-21页 |
| 1.4 色散监测技术的研究方向 | 第21-23页 |
| 1.4.1 时钟分量技术 | 第21页 |
| 1.4.2 射频分量技术 | 第21-22页 |
| 1.4.3 异步延时采样技术 | 第22页 |
| 1.4.4 CD监测技术的研究方向 | 第22-23页 |
| 1.5 机器学习在OPM中应用 | 第23-24页 |
| 1.6 研究内容和论文结构 | 第24-26页 |
| 第二章 机器学习的原理及其应用 | 第26-40页 |
| 2.1 机器学习的概述 | 第26-28页 |
| 2.1.1 机器学习的发展 | 第26-27页 |
| 2.1.2 机器学习的分类及其应用的一般流程 | 第27-28页 |
| 2.2 人工神经网络 | 第28-30页 |
| 2.2.1 人工神经网络定义 | 第28-29页 |
| 2.2.2 人工神经网络模型 | 第29-30页 |
| 2.3 BP神经网络 | 第30-33页 |
| 2.3.1 BP神经网络结构 | 第30-32页 |
| 2.3.2 BP神经网络学习原理和不足 | 第32-33页 |
| 2.4 径向基神经网络 | 第33-35页 |
| 2.4.1 径向基神经元模型 | 第34-35页 |
| 2.4.2 径向基神经网络的应用 | 第35页 |
| 2.5 广义回归神经网络 | 第35-39页 |
| 2.5.1 广义回归神经网络结构 | 第35-37页 |
| 2.5.2 GRNN理论基础 | 第37页 |
| 2.5.3 GRNN实例介绍 | 第37-39页 |
| 2.5.4 广义回归神经网络的性能 | 第39页 |
| 2.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 OPM系统模型 | 第40-58页 |
| 3.1 OPM系统模型介绍 | 第40-41页 |
| 3.2 16QAM调制信号 | 第41-44页 |
| 3.2.1 调制器原理 | 第42-44页 |
| 3.2.2 16QAM调制原理 | 第44页 |
| 3.3 光纤传输链路的参数 | 第44-47页 |
| 3.3.1 色度色散CD | 第44-45页 |
| 3.3.2 噪声 | 第45-46页 |
| 3.3.3 光纤非线性效应 | 第46-47页 |
| 3.4 信号的接收采样与分析 | 第47-53页 |
| 3.4.1 异步延时采样过程 | 第47-49页 |
| 3.4.2 采样数据的图像信息和分析方法 | 第49-51页 |
| 3.4.3 OSNR、色散及非线性条件下的相关分析 | 第51-53页 |
| 3.5 特征量提取 | 第53-56页 |
| 3.5.1 统计中样本特征分析的基本方法 | 第53-55页 |
| 3.5.2 OSNR和色散相关特征量 | 第55-56页 |
| 3.6 本章小结 | 第56-58页 |
| 第四章 基于机器学习的OPM仿真 | 第58-76页 |
| 4.1 机器学习的Matlab实现 | 第58-62页 |
| 4.1.1 GRNN的Matlab实现过程及OPM算法流程 | 第58-61页 |
| 4.1.2 BP神经网络的Matlab实现及主要参数 | 第61-62页 |
| 4.2 40 Gbit/s 16QAM信号监测结果 | 第62-70页 |
| 4.2.1 OSNR监测结果 | 第62-66页 |
| 4.2.2 CD监测结果 | 第66-69页 |
| 4.2.3 双参数监测结果 | 第69-70页 |
| 4.3 100 Gbit/s 16QAM信号监测结果 | 第70-74页 |
| 4.4 监测结果分析 | 第74-75页 |
| 4.4.1 对GRNN和BP神经网络的分析和改进 | 第74-75页 |
| 4.4.2 监测范围、精度、误差原因分析 | 第75页 |
| 4.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 第五章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 5.1 工作总结 | 第76页 |
| 5.2 展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-86页 |
| 索引 | 第86-88页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第88-92页 |
| 学位论文数据集 | 第92页 |
