相干光通信系统中载波相位估计算法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| ·相干光通信概述 | 第8-12页 |
| ·相干光通信系统结构 | 第8-10页 |
| ·相干光通信系统优点 | 第10-11页 |
| ·相干光通信系统关键技术 | 第11-12页 |
| ·相干光通信的发展以及现状 | 第12-15页 |
| ·相干光通信历史发展 | 第12-13页 |
| ·相干光通信研究现状 | 第13-15页 |
| ·课题研究意义 | 第15-16页 |
| ·本文主要内容和篇章结构 | 第16-18页 |
| ·本文主要内容 | 第16页 |
| ·篇章结构 | 第16-18页 |
| 第二章 传统的光载波相位估计技术 | 第18-35页 |
| ·光载波相位估计概述 | 第18-24页 |
| ·光载波相位估计信号模型 | 第18-20页 |
| ·光载波相位估计重要性 | 第20-23页 |
| ·光载波相位估计技术分类 | 第23-24页 |
| ·光学相位估计 | 第24-27页 |
| ·光锁相环 | 第24-26页 |
| ·光锁相环关键技术 | 第26-27页 |
| ·光锁相环缺点 | 第27页 |
| ·M 次幂载波相位估计 | 第27-34页 |
| ·M 次幂算法原理 | 第28-30页 |
| ·相位模糊以及消除 | 第30-31页 |
| ·M 次幂算法参数 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 数据辅助判决线性最大似然载波相位估计 | 第35-54页 |
| ·DA ML 载波相位估计 | 第35-42页 |
| ·DA ML 算法原理 | 第35-39页 |
| ·DA ML 算法实时处理 | 第39-40页 |
| ·DA ML 算法块长度 | 第40-42页 |
| ·DA ML 算法和 M 次幂算法仿真对比 | 第42-46页 |
| ·相位估计性能对比 | 第42-44页 |
| ·算法复杂度对比 | 第44-46页 |
| ·自适应 DA ML 载波相位估计 | 第46-53页 |
| ·自适应 DA ML 算法原理 | 第46-48页 |
| ·自适应滤波器增益系数 | 第48-52页 |
| ·自适应 DA ML 算法仿真 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 EEPN 以及对载波相位估计算法影响 | 第54-72页 |
| ·电子色散均衡增强相位噪声 | 第54-60页 |
| ·电子色散补偿技术概述 | 第54-55页 |
| ·EEPN 产生机制 | 第55-57页 |
| ·EEPN 的数值大小 | 第57-60页 |
| ·系统总的相位噪声和最佳传输速率 | 第60-64页 |
| ·系统总的相位噪声 | 第60-61页 |
| ·系统最佳传输速率 | 第61-64页 |
| ·EEPN 对载波相位估计算法的影响 | 第64-71页 |
| ·EEPN 对 M 次幂算法影响 | 第64-66页 |
| ·EEPN 对 DA ML 算法影响 | 第66-68页 |
| ·EEPN 对自适应 DA ML 算法影响 | 第68-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·总结 | 第72-73页 |
| ·展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
