基於數字信號處理的光纖通信技術 (第二捲) : 多載波信號傳輸和神經網絡等新算法
餘建軍、遲楠
- 出版商: 清華大學
- 出版日期: 2020-12-01
- 定價: $834
- 售價: 7.9 折 $659
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 464
- 裝訂: 精裝
- ISBN: 730256907X
- ISBN-13: 9787302569077
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商品描述
本書主要介紹了高速光纖通信技術中的數字信號處理技術的原理和在系統中的應用。主要內容包括在高速光纖長距離傳輸系統中的基於相乾光探測和在城域網、局域網或數據中光互聯中的短距離傳輸中的強度調制和直接檢測系統中的數字信號處理技術。文章最後幾章介紹了為了提高傳輸距離或增加傳輸容量所採用的概率整型、幾何整形、神經網絡、機器學習、KK相位恢復算法等新技術中的數字信號處理的新算法。總之本書是對近10年來高速光纖傳輸中的數字信號處理新技術的總結，對光纖通信系統中數字信號處理的原理及應用都有系統而又詳細的介紹。
作者簡介
餘建軍,復旦大學國家千人教授。
1999年博士畢業於北京郵電大學。
從1999年到2011年先後在丹麥技術大學、美國貝爾實驗室、喬治亞理工學院、美國NEC研究所和中興美國研究所從事高速光傳輸技術的研究。發表論文500餘篇，申請美國專利80餘項，其中授權50餘項。
其博士論文評為“全國優秀博士論文”；先後入選教育部“長江特聘教授”，國家“q人計劃”，國家自然科學基金會“國家傑出青年”和美國OSA Fellow。
先後擔任國際雜誌IEEE/OSA J. of Lightwave Technology, IEEE/OSA J. of Optical COmmunication and Networks, IEEE Photonics Journ
目錄大綱
13章光OFDM系統原理
13.1引言
13.2直接檢測光OFDM系統基本結構
13.3相乾檢測光OFDM系統結構與基本原理
13.4小結
參考文獻
14章直接檢測光OFDM的基本數字信號處理技術
14.1引言
14.2基於半符號周期技術消除DDO-OFDM系統中子載波互拍效應的研究
14.2.1系統原理
14.2.2實驗裝置及結果
14.2.3小結
14.3直接檢測的高階QAM-OFDM信號的傳輸研究
14.3.1實驗裝置
14.3.2實驗結果和分析
14.3.3小結
14.4基於DFT-S的大容量DDO-OFDM信號短距離傳輸研究
14.4.1基於DFT-S的大容量DDO-OFDM系統中訓練序列的優化
14.4.2大容量DDO- OFDM系統中預增強和DFT-S技術的比較
14.4.3小結
參考文獻
15章強度調製直接檢測高速光纖接入系統
15.1引言
15.2高頻譜效率調製技術
15.2.1奈奎斯特調製技術
15.2.2超奈奎斯特調製技術
15.3非線性補償技術
15.3.1基於沃爾泰拉級數的非線性補償技術
15.3.2基於類平衡編碼和探測的非線性補償技術
15.4單邊帶調製系統
15.5高速波分複用系統
15.6小結
參考文獻
16章基於IQ調製直接檢測的高速光纖接入系統
16.1引言
16.2基於IQ調製器的獨立邊帶調製直接檢測系統
16.3基於訓練序列的鏡像消除算法
16.3.1基於訓練序列的鏡像消除算法原理
16.3.2實驗系統
16.3.3實驗結果
1基於自適應盲均衡的鏡像消除算法
1.1基於自適應盲均衡的鏡像消除算法原理
1.2實驗系統和結果
16.5小結
參考文獻
17章前向糾錯碼
17.1引言
17.2分組碼
17.2.1線性分組碼
17.2.2循環碼
17.2.3BCH編碼
17.2.4RS碼
17.2 .5奇偶校驗碼
17.3Turbo碼
17.3.1Turbo碼的編碼
17.3.2Turbo碼的疊代譯碼
17.3.3MAP譯碼
17.3.4Turbo均衡技術
17.3.5OFDM信號Turbo疊代均衡
17.3.6基於MIMO-CMA均衡算法
17.4LDPC碼
17.4.1LDPC碼的基本概念
17.4.260GHzLDPC-TCMOFDM光毫米波信號傳輸系統原理
17.4.3實驗結果及分析
17.5級聯編碼
17.6總結
參考文獻
18章高頻譜效率光四維調製基本原理與關鍵技術
18.1引言
18.2二維、三維恆模調製的星座點分佈與性能分析
18.3四維多階調製的原理與實現
18.3.1四維多階調製基本原理
18.3.2四維多階調製的實現
18.4多維多階調製星座圖的設計依據
18.4.1“簇形”問題
18.4.2“球形”問題
18.5典型多維多階星座圖性能分析
18.5.1N=2
18.5.2N=4
18.6總結與展望
參考文獻
19章光通信系統中的機器學習算法
19.1引言
19.2支持向量機
19.2.1間隔與支持向量
19.2.2對偶問題
19.2.3核函數
19.2.4基於SVM的調製格式識別
19.3BP神經網絡
19.3.1BP神經元
19.3.2BP網絡
19.3. 3基於BP神經網絡的OSNR估計器
19.4聚類算法
19.4.1K-means聚類算法原理
19.4.2算法流程
19.4.3算法展示與分析
19.5聚類算法在抗非線性中的應用
19.5.1應用原理
19.5.2結果分析
參考文獻
第20章KK算法原理與應用
20.1引言
20.2KK接收機原理
20.3模擬設置和結果
20.3.1模擬設置
20.3.2模擬結果與討論
20.4實驗裝置和結果
20.4.1實驗裝置
20.4.2實驗結果與討論
20.5結論
參考文獻
索引
