| 摘要 | 第4-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-36页 |
| 1.1 弹性光网络的发展现状与趋势 | 第14-17页 |
| 1.1.1 传统WDM光网络 | 第14页 |
| 1.1.2 固定通道间隔带来的问题 | 第14-15页 |
| 1.1.3 弹性光网络的出现 | 第15-17页 |
| 1.2 弹性光网络的关键技术 | 第17-20页 |
| 1.2.1 弹性光网络体系架构 | 第17-18页 |
| 1.2.2 物理层关键技术 | 第18-19页 |
| 1.2.3 信号处理关键技术 | 第19-20页 |
| 1.3 弹性光网络中信号处理技术的发展需求和研究现状 | 第20-27页 |
| 1.3.1 弹性光交换中光信号处理的发展需求 | 第20-23页 |
| 1.3.2 弹性光传输中数字信号处理的发展需求 | 第23-25页 |
| 1.3.3 研究现状 | 第25-27页 |
| 1.4 论文的主要工作和创新点 | 第27-29页 |
| 参考文献 | 第29-36页 |
| 第二章 弹性光交换节点结构 | 第36-52页 |
| 2.1 弹性光交换节点结构及其核心部件 | 第36-44页 |
| 2.1.1 基于WSS的ROADM结构 | 第36-38页 |
| 2.1.2 WSS的技术实现 | 第38-40页 |
| 2.1.3 基于LCoS的TB-WSS | 第40-44页 |
| 2.2 具有光信号处理功能的ROADM结构 | 第44-49页 |
| 2.2.1 典型的弹性ROADM结构 | 第45-46页 |
| 2.2.2 具有光信号处理功能的弹性ROADM结构 | 第46-49页 |
| 2.3 本章小结 | 第49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 第三章 弹性光交换中的高阶调制光信号处理 | 第52-80页 |
| 3.1 适用于弹性光交换的波长变换方案 | 第52-61页 |
| 3.1.1 弹性光交换中波长变换的意义 | 第52-53页 |
| 3.1.2 具有波长变换能力的无色无向无冲突ROADM结构 | 第53-55页 |
| 3.1.3 实验设置 | 第55-57页 |
| 3.1.4 实验结果 | 第57-61页 |
| 3.2 适用于弹性光交换的光域WDM组播方案 | 第61-76页 |
| 3.2.1 弹性光交换中光域WDM组播的意义 | 第61-63页 |
| 3.2.2 基于SOA中FWM效应的一系列WDM组播方案 | 第63-65页 |
| 3.2.3 实验设置和结果分析 | 第65-76页 |
| 3.3 本章小结 | 第76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 第四章 多功能多路并行光信号处理 | 第80-108页 |
| 4.1 双路DQPSK到DPSK的光域调制格式转换和波长变换方案 | 第80-87页 |
| 4.1.1 光域调制格式转换对弹性光网络的意义 | 第80-81页 |
| 4.1.2 双路DQPSK到DPSK的调制格式转换兼波长变换原理 | 第81-83页 |
| 4.1.3 基于LCoS技术的多功能弹性光交换单元 | 第83-84页 |
| 4.1.4 实验设置和结果分析 | 第84-87页 |
| 4.2 三路DPSK信号的光域逻辑门和WDM组播方案 | 第87-95页 |
| 4.2.1 基于QD-SOA的光域逻辑门对弹性光网络的意义 | 第87-90页 |
| 4.2.2 三路DPSK信号光域XOR门和WDM组播的工作原理 | 第90-91页 |
| 4.2.3 实验设置和结果分析 | 第91-95页 |
| 4.3 基于FBG光域均衡器的全光再生技术 | 第95-103页 |
| 4.3.1 WDM-PON中基于RSOA的无色ONU方案 | 第95-96页 |
| 4.3.2 FBG光域均衡工作原理 | 第96-98页 |
| 4.3.3 实验设置和结果分析 | 第98-103页 |
| 4.4 本章小结 | 第103-104页 |
| 参考文献 | 第104-108页 |
| 第五章 弹性光传输中基于机器学习的数字信号处理 | 第108-154页 |
| 5.1 基于支持向量机的非线性判决器 | 第108-123页 |
| 5.1.1 支持向量机的基本原理 | 第109-114页 |
| 5.1.2 仿真系统 | 第114-116页 |
| 5.1.3 SVM对M-PSK信号做判决处理的结果分析 | 第116-119页 |
| 5.1.4 SVM对16QAM信号做判决处理的结果分析 | 第119-123页 |
| 5.2 基于人工神经网络的信号再生算法 | 第123-141页 |
| 5.2.1 人工神经网络的基本原理 | 第124-130页 |
| 5.2.2 基于BP-ANN的16QAM信号检测方案 | 第130-132页 |
| 5.2.3 仿真系统 | 第132-133页 |
| 5.2.4 结果分析 | 第133-141页 |
| 5.3 基于k近邻的系统损伤补偿算法 | 第141-147页 |
| 5.3.1 k近邻算法的基本原理 | 第141-142页 |
| 5.3.2 基于KNN的16QAM信号检测方案 | 第142-143页 |
| 5.3.3 仿真系统和结果分析 | 第143-147页 |
| 5.4 本章小结 | 第147-148页 |
| 参考文献 | 第148-154页 |
| 第六章 总结与展望 | 第154-156页 |
| 附录缩略语 | 第156-160页 |
| 致谢 | 第160-162页 |
| 博士期间发表论文 | 第162-165页 |
