【摘 要】
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采用高斯噪声(GN)模型,研究了密集波分复用(DWDM)系统中不同调制格式的识别性能。调制格式共有23种,除包含MASK、MPSK和MQAM等规则调制格式外,也包含二维最优星座图、高阶APS
【机 构】
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北京交通大学光波技术研究所,北京交通大学全光网络与现代通信网教育部重点实验室,
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采用高斯噪声(GN)模型,研究了密集波分复用(DWDM)系统中不同调制格式的识别性能。调制格式共有23种,除包含MASK、MPSK和MQAM等规则调制格式外,也包含二维最优星座图、高阶APSK星座图等经过性能优化的调制格式。针对MASK、MQAM和MAPSK调制识别的部分特征参数随信噪比(SNR)变化的问题,提出了基于训练序列的阈值优化方法,使其低SNR下的识别率提高至93%以上。研究了DWDM系统的色散(CD)、非线性及传输距离对识别率的影响,仿真分析了不同调制格式的识别性能。仿真结果表明,MAPSK是最优的调制类型,识别率高于99%;二维最优星座图是次优的调制类型,其识别率高于93%。
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