符号速率估计是通信信号测量中的一个重要问题。在非协作的应用中,符号速率估计是需要首先完成的,因为信道估计、调制方式识别、解调等算法都需要在同步采样的条件下进行。符号速率估计可以用于智能光网络中的自适应通信,即收发双方可以根据信道参数选择不同的调制方式、编码方式以及符号速率,实现更高频谱效率的通信。该问题也可以应用于测量自动化,通过自动估计符号速率、信道色散等参数,解决光通信信号的测量问题。循环平稳特性是符号速率估计的一种常用方法,但是长距离光纤信道的长记忆特性会干扰循环平稳成分的测量。在符号速率已知的情况下,可以通过色度色散盲扫描的方法对色散进行盲估计。而在非协作条件下,由于符号速率未知,色度色散扫描的步长很难确定,因此色度色散盲扫描需要更长的时间。此外,近年来兴起的奈奎斯特脉冲成型技术进一步降低了循环平稳分量的大小,使得奈奎斯特脉冲成型信号的测量成为了一个更难解决的问题。本文将围绕光纤信道中符号速率估计问题展开研究,主要的研究内容包括以下几点:1、提出了一种具有大色度色散容限的符号速率估计算法。现有的符号速率估计算法都要求信号中的色度色散尽可能小,或者通过色度色散盲扫描来实现。这部分研究抓住色度色散传递函数的幅度为定值的特点,利用互相关函数来去除色度色散的影响。我们发现有限长度的互相关函数服从周期性的高斯分布,通过对互相关函数使用绝对值变换来估计符号速率。这种方法产生的正弦波幅度较小,比较适合非归零码以及附加幅度调制信号的符号速率估计。通过传输实验验证,此方法能够抵抗14,000 km超低损耗光纤带来的色散,当输入样本长度为32,768时,均方根误差为41.1 k Hz。2、提出了一种色度色散与符号速率的联合估计算法。这部分研究抓住色度色散的物理涵义,通过在传统的共轭相乘法当中加入延时环节来补偿色度色散引起的群延时,产生用于估计符号速率的频率峰。此方法通过扫描延迟值,可以同时获得色度色散与符号速率这两个进行光信号自动测量的关键参数。通过仿真以及实验,本算法能够应用于滚降系数大于等于0.1的根升余弦脉冲成型信号。相比互相关函数的估计方法,此方法需要的样本数更少。对于滚降系数为0.1的根升余弦脉冲成型信号,本方法只需要25,000输入样本,色度色散估计的均方根误差为105.7 ps/nm,符号速率估计的均方根误差为65.8 k Hz。3、针对奈奎斯特脉冲成型信号,提出了高灵敏度的符号速率估计算法。奈奎斯特信号是指的滚降系数小于0.1的根升余弦脉冲成型信号。为了降低通道间干扰,信号的频谱被设计得尽量的窄。这种信号近年来成为提高光纤信号频谱利用率的关键技术。由于信号本身的循环平稳分量因为带宽的降低而减少,再加上色度色散的干扰,让奈奎斯特信号的符号速率测量成了很难解决的一个问题。为了解决这个问题,本部分包括两方面研究:粗估计与精确估计。首先利用奈奎斯特脉冲的时域长拖尾现象,采用非线性最小二乘法来估计符号速率的大致范围。通过仿真与传输实验验证,最小二乘法对奈奎斯特脉冲成型信号的估计相对误差在10%以内。第二,研究了色度色散对谱相关函数的影响,发现谱相关函数的频率分辨率是提升色度色散容限的关键指标,给出了色度色散干扰下的最小频率分辨率。并提出了一种延迟式谱相关函数来降低色度色散的影响。通过对信号进行多分辨的分析,逐渐降低频率分辨率,降低谱分析的方差,可以精确估计奈奎斯特信号的符号速率。
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