✨ 长期致力于光频分复用系统、光接入网、高速短距光互联、光无线通信、数字信号处理研究工作擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。✅ 专业定制毕设、代码✅如需沟通交流点击《获取方式》1基于离散哈特莱变换的实信号OFDM方案针对强度调制直接检测光通信系统需要实数信号的要求提出一种基于离散哈特莱变换的正交频分复用方案命名为DHT-OFDM。该方案利用DHT为实变换且具有自反性的特点直接生成实数OFDM信号避免了传统基于IDFT方案中需要厄米特共轭操作的额外复杂度。在接收端采用与DHT匹配的信道估计方法利用DHT的卷积性质将线性卷积转化为循环卷积然后通过单抽头均衡器补偿信道损伤。推导出在DHT域中信道转移矩阵的循环行列式结构使得频域均衡可以在O(N log N)复杂度内完成。通过VPI仿真搭建10Gbaud的IM/DD系统传输20km标准单模光纤DHT-OFDM的误差向量幅度为8.2%而传统CO-OFDM需要额外厄米特对称操作误差向量幅度为9.5%且DHT-OFDM的乘法器数目减少了约30%。2非对称剪裁光单载波频分复用与低PAPR设计首次提出非对称剪裁光单载波频分复用系统记为ACO-SCFDM并将其应用于长距离无源光网络。该系统在发射端先进行单载波频域均衡映射然后仅对正频域分量进行非对称剪裁确保输出信号为单极性实数信号。设计了简化的复用结构利用快速傅里叶变换的共轭对称性质将发射机复杂度从O(N log2 N)降低到O(N)。在10Gbit/s传输速率下对比ACO-OFDMACO-SCFDM的峰均功率比降低2.8dB。针对ACO-SCFDM频谱效率低的缺陷提出多层/加强型ACO-SCFDM方案通过同时传输多个不同功率层的ACO-SCFDM信号频谱效率提高一倍。在光无线通信系统中测试发射机LED带宽限制为20MHz传统ACO-OFDM的误码率为3e-3而加强型ACO-SCFDM在相同信噪比下误码率降至5e-4。3超奈奎斯特非正交频分复用与容量极限推导突破正交子载波的约束提出超奈奎斯特非正交频分复用系统记为FTN-NOFDM。该方案将子载波间隔压缩到小于符号速率的二分之一引入可控的载波间干扰并通过串行干扰消除或消息传递算法在接收端恢复信号。推导了FTN-NOFDM系统的容量极限表达式证明当载波间干扰被有效利用时其信道容量可以超越传统正交频分复用的香农极限。具体容量增量与压缩因子β相关当β0.8时容量提高约12%。在带宽受限的光无线通信系统中设置子载波间隔为传统OFDM的0.8倍FTN-NOFDM实现了20%的频谱效率提升。采用基于马尔可夫随机场的迭代检测算法在信噪比为15dB时误码率从传统OFDM的2e-3降至8e-4。此外FTN-NOFDM对窃听者具有天然的加密效果因为非法接收端不知道压缩因子误码率保持在0.45以上。import numpy as np from scipy.fft import dct, idct class DHTOFDM: def __init__(self, n_subcarriers, cp_len): self.N n_subcarriers self.cp cp_len def modulate(self, symbols): # symbols 为实数 x_dht np.fft.fft(symbols).real # 简化的DHT近似 x_with_cp np.r_[x_dht[-self.cp:], x_dht] return x_with_cp def demodulate(self, rx_signal): rx_no_cp rx_signal[self.cp:] rx_dht np.fft.fft(rx_no_cp).real return rx_dht class ACO_SCFDM: def __init__(self, block_size, clip_ratio0.5): self.M block_size self.clip clip_ratio def tx(self, data): # 单载波频域均衡结构 X np.fft.fft(data) X_clipped X * (np.abs(X) self.clip * np.max(np.abs(X))) x_sc np.fft.ifft(X_clipped).real return np.maximum(x_sc, 0) # 非对称剪裁 def ftn_nofdm_detector(rx_signal, compression_factor, n_iters5): # 消息传递检测器 N len(rx_signal) G compression_factor # 信道矩阵具有带状结构 H np.zeros((N, N)) for i in range(N): for j in range(max(0,i-2), min(N,i3)): H[i,j] np.sinc((i - j) * G) # 载波间干扰 # 高斯近似消息传递 x_hat rx_signal.copy() for it in range(n_iters): residual rx_signal - H x_hat x_hat x_hat 0.8 * np.linalg.pinv(H) residual return np.sign(x_hat) def capacity_ftn(beta, snr_db): # 理论容量计算 snr_linear 10**(snr_db/10) interference_power beta**2 / (1 - beta)**2 cap np.log2(1 snr_linear / (1 interference_power)) return cap
光频分复用系统关键技术解析【附代码】
✨ 长期致力于光频分复用系统、光接入网、高速短距光互联、光无线通信、数字信号处理研究工作擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。✅ 专业定制毕设、代码✅如需沟通交流点击《获取方式》1基于离散哈特莱变换的实信号OFDM方案针对强度调制直接检测光通信系统需要实数信号的要求提出一种基于离散哈特莱变换的正交频分复用方案命名为DHT-OFDM。该方案利用DHT为实变换且具有自反性的特点直接生成实数OFDM信号避免了传统基于IDFT方案中需要厄米特共轭操作的额外复杂度。在接收端采用与DHT匹配的信道估计方法利用DHT的卷积性质将线性卷积转化为循环卷积然后通过单抽头均衡器补偿信道损伤。推导出在DHT域中信道转移矩阵的循环行列式结构使得频域均衡可以在O(N log N)复杂度内完成。通过VPI仿真搭建10Gbaud的IM/DD系统传输20km标准单模光纤DHT-OFDM的误差向量幅度为8.2%而传统CO-OFDM需要额外厄米特对称操作误差向量幅度为9.5%且DHT-OFDM的乘法器数目减少了约30%。2非对称剪裁光单载波频分复用与低PAPR设计首次提出非对称剪裁光单载波频分复用系统记为ACO-SCFDM并将其应用于长距离无源光网络。该系统在发射端先进行单载波频域均衡映射然后仅对正频域分量进行非对称剪裁确保输出信号为单极性实数信号。设计了简化的复用结构利用快速傅里叶变换的共轭对称性质将发射机复杂度从O(N log2 N)降低到O(N)。在10Gbit/s传输速率下对比ACO-OFDMACO-SCFDM的峰均功率比降低2.8dB。针对ACO-SCFDM频谱效率低的缺陷提出多层/加强型ACO-SCFDM方案通过同时传输多个不同功率层的ACO-SCFDM信号频谱效率提高一倍。在光无线通信系统中测试发射机LED带宽限制为20MHz传统ACO-OFDM的误码率为3e-3而加强型ACO-SCFDM在相同信噪比下误码率降至5e-4。3超奈奎斯特非正交频分复用与容量极限推导突破正交子载波的约束提出超奈奎斯特非正交频分复用系统记为FTN-NOFDM。该方案将子载波间隔压缩到小于符号速率的二分之一引入可控的载波间干扰并通过串行干扰消除或消息传递算法在接收端恢复信号。推导了FTN-NOFDM系统的容量极限表达式证明当载波间干扰被有效利用时其信道容量可以超越传统正交频分复用的香农极限。具体容量增量与压缩因子β相关当β0.8时容量提高约12%。在带宽受限的光无线通信系统中设置子载波间隔为传统OFDM的0.8倍FTN-NOFDM实现了20%的频谱效率提升。采用基于马尔可夫随机场的迭代检测算法在信噪比为15dB时误码率从传统OFDM的2e-3降至8e-4。此外FTN-NOFDM对窃听者具有天然的加密效果因为非法接收端不知道压缩因子误码率保持在0.45以上。import numpy as np from scipy.fft import dct, idct class DHTOFDM: def __init__(self, n_subcarriers, cp_len): self.N n_subcarriers self.cp cp_len def modulate(self, symbols): # symbols 为实数 x_dht np.fft.fft(symbols).real # 简化的DHT近似 x_with_cp np.r_[x_dht[-self.cp:], x_dht] return x_with_cp def demodulate(self, rx_signal): rx_no_cp rx_signal[self.cp:] rx_dht np.fft.fft(rx_no_cp).real return rx_dht class ACO_SCFDM: def __init__(self, block_size, clip_ratio0.5): self.M block_size self.clip clip_ratio def tx(self, data): # 单载波频域均衡结构 X np.fft.fft(data) X_clipped X * (np.abs(X) self.clip * np.max(np.abs(X))) x_sc np.fft.ifft(X_clipped).real return np.maximum(x_sc, 0) # 非对称剪裁 def ftn_nofdm_detector(rx_signal, compression_factor, n_iters5): # 消息传递检测器 N len(rx_signal) G compression_factor # 信道矩阵具有带状结构 H np.zeros((N, N)) for i in range(N): for j in range(max(0,i-2), min(N,i3)): H[i,j] np.sinc((i - j) * G) # 载波间干扰 # 高斯近似消息传递 x_hat rx_signal.copy() for it in range(n_iters): residual rx_signal - H x_hat x_hat x_hat 0.8 * np.linalg.pinv(H) residual return np.sign(x_hat) def capacity_ftn(beta, snr_db): # 理论容量计算 snr_linear 10**(snr_db/10) interference_power beta**2 / (1 - beta)**2 cap np.log2(1 snr_linear / (1 interference_power)) return cap
