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基于线性卡尔曼滤波器的双偏振并行载波相位恢复方法

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简介:
本文提出了一种结合线性卡尔曼滤波器与双偏振技术的新型并行载波相位恢复方法,有效提升信号处理精度和稳定性。 我们提出了一种用于偏振复用16阶正交幅度调制(PDM-16QAM)传输系统的双偏振并行载波相位恢复算法。该方法基于线型卡尔曼滤波器,具有更低的计算复杂度和更高的线宽容忍度,并通过利用两个偏振态内环和外环符号信息来同时估计两个偏振态中的相位噪声。 仿真结果显示,在224 Gb/s传输速率下,相较于单偏振卡尔曼滤波器算法,本段落提出的算法将线宽容忍度提高了7倍至2800 kHz。此外,相对于传统的单偏振卡尔曼滤波器载波相位恢复方法,本算法处理的符号数量提升了约四倍,在保证实时性的前提下降低了复杂性。 最后我们通过在传输速率为224 Gb/s环境下进行PDM-16QAM系统实验来验证了本段落提出的算法的有效性和可行性。

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    本文提出了一种结合线性卡尔曼滤波器与双偏振技术的新型并行载波相位恢复方法,有效提升信号处理精度和稳定性。 我们提出了一种用于偏振复用16阶正交幅度调制(PDM-16QAM)传输系统的双偏振并行载波相位恢复算法。该方法基于线型卡尔曼滤波器,具有更低的计算复杂度和更高的线宽容忍度,并通过利用两个偏振态内环和外环符号信息来同时估计两个偏振态中的相位噪声。 仿真结果显示,在224 Gb/s传输速率下,相较于单偏振卡尔曼滤波器算法,本段落提出的算法将线宽容忍度提高了7倍至2800 kHz。此外,相对于传统的单偏振卡尔曼滤波器载波相位恢复方法,本算法处理的符号数量提升了约四倍,在保证实时性的前提下降低了复杂性。 最后我们通过在传输速率为224 Gb/s环境下进行PDM-16QAM系统实验来验证了本段落提出的算法的有效性和可行性。
  • 扩展PDM-16QAM态与快速追踪
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    本文提出了一种利用扩展卡尔曼滤波技术实现对PDM-16QAM信号中的偏振状态和载波相位进行高效、精确跟踪的方法,为高速光通信系统的稳定运行提供了有力支持。 在偏振复用(PDM)高速光通信系统的相干检测过程中,需要实现信号偏振态与载波相位的快速跟踪。通过将扩展卡尔曼滤波器应用于PDM-16QAM调制信号的相干接收机中,成功实现了对偏振态和载波相位的精确且迅速地追踪。 在单信道112 Gbps PDM-16QAM传输系统中的数值仿真表明,使用扩展卡尔曼滤波器可以跟踪的最大偏振状态旋转速率是级联多模算法的100倍。此外,该方法还表现出良好的收敛精度,并且可以通过调整参数来控制其收敛速度和精确度。 当用扩展卡尔曼滤波器追踪具有18 Mrads线宽、频率为100 kHz的偏振态旋转信号时,在误码率为10^-3的情况下,接收机灵敏度仅损失了0.2 dB。研究还探讨了适用于长距离传输光通信系统的基于扩展卡尔曼相干接收技术的性能。
  • 线
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    非线性卡尔曼滤波方法是一种用于处理非线性系统的状态估计技术,通过迭代预测和更新步骤来优化对系统状态的理解,在导航、控制等领域有广泛应用。 EKF(扩展卡尔曼滤波)、UKF(无迹卡尔曼滤波)、CKF(中央差分卡尔曼滤波)和GHKF(高斯混合卡尔曼滤波)是几种常用的非线性状态估计方法。这些技术在各种应用中都有使用,例如导航、机器人学以及信号处理等。此外,MATLAB是一个广泛使用的工具箱,用于实现这些算法并进行仿真分析。 重写后的文本不包含任何链接或联系方式,并且保持了原文的核心信息和意图不变。
  • 工具包:包含标准、扩展及平根形式-MATLAB开发
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    卡尔曼滤波器工具包是一个MATLAB资源,提供标准、扩展和双重卡尔曼滤波算法以及平方根形式的卡尔曼滤波器实现。 该软件包实现了四种不同的卡尔曼滤波器:标准卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、双卡尔曼滤波器和平方根卡尔曼滤波器,并提供了每种过滤器类型的示例,以展示它们的实际应用情况。 对于这四种类型,KF函数接受多维系统的输入噪声样本,在考虑这些噪声样本中固有的时变过程和噪声协方差的情况下生成真实系统状态的估计。使用指数加权(或未加权)移动平均值来从含有白噪点的数据测量中推断出时间变化中的系统协方差。 标准卡尔曼滤波器是最基本的形式,它基于一个模型假设:数据包含实际系统的状态和随机噪声。扩展卡尔曼滤波器则是在此基础上的改进版本,允许用户指定非线性系统模型,并在执行过程中通过迭代的方式对其进行线性化处理。 双卡尔曼滤波器同时解决了两个标准卡尔曼滤波问题: 1) 对于给定的数据集拟合自回归(AR)模型并利用卡尔曼滤波器更新该模型; 2) 在每次迭代中,先应用AR模型再执行标准KF的更新步骤。 平方根形式的卡尔曼滤波器则采用了一种不同的方法来计算协方差矩阵的逆,以提高数值稳定性。
  • EKF.rar_PKA_扩展__扩展
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    本资源包含EKF(扩展卡尔曼滤波)相关资料,适用于深入学习PKA(概率知识适应)算法及卡尔曼滤波技术。内含基础理论与应用实例,适合研究和工程实践参考。 扩展卡尔曼滤波(EKF)程序已开发完成,并且仿真结果已经保存在文件夹内,这是一个非常好的程序。接下来将详细介绍卡尔曼滤波器的工作原理,从线性卡尔曼滤波器开始入手,对比分析扩展卡尔曼滤波与线性化卡尔曼滤波之间的差异。我们将从系统模型到具体的算法流程进行讲解,并详细解释这些不同之处。
  • CUDAkalmanFilter-master__Kalman处理_
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    CUDAkalmanFilter-master 是一个基于CUDA技术实现的卡尔曼滤波器项目,专注于提高Kalman滤波算法的大规模数据实时处理能力。 使用CUDA并行的卡尔曼滤波器实现,在VS2015环境下进行开发。
  • 针对频率移与噪声扩展应用
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    本文提出了一种基于扩展卡尔曼滤波器(EKF)的方法,专门用于改善通信系统中因载波频率偏移和相位噪声导致的信号质量下降问题。通过优化滤波参数,该方法有效提升了接收端信号处理能力,进而增强了系统的稳定性和可靠性。 根据提供的文件信息,可以解读出以下IT知识点: 1. **扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)**:这是一种适用于非线性系统的状态估计方法,它通过将非线性系统进行线性化处理来应用标准的卡尔曼滤波算法。 2. **载波频率偏移(Carrier Frequency Offset,CFO)**:这是无线通信中传输和接收过程中由于频率不匹配导致的问题。准确地估计并补偿CFO对于保证信号质量至关重要,在相干光通信系统尤其如此。 3. **载波相位噪声(Carrier Phase Noise,CPN)**:这种类型的噪声由激光器、电子设备的内部噪声以及环境因素引起,会导致信号传输中的不确定性增加,并影响系统的稳定性和性能。因此需要对其进行有效估计和补偿以减少其对信号质量的影响。 4. **载波恢复(Carrier Recovery)**:这是一种在相干通信系统中应用的关键技术,它涉及到接收端重建发送信号的载波频率与相位信息,是保证高质量数据传输的前提条件之一。 5. **数值仿真(Numerical Simulation)**:这种研究方法通过数学模型和算法模拟物理过程来评估系统的性能、可靠性和稳定性。在通信系统的设计中扮演着重要的角色。 6. **光纤通信及相干光通信**:前者利用光纤进行高速度数据传输,后者则由于其高带宽特性而被广泛应用于长距离的数据通讯网络中。载波恢复技术是实现高效和稳定信号传输的关键因素之一。 7. **频谱效率(Spectral Efficiency)**:这是衡量在给定频率范围内所能达到的最大数据传输率的指标,在光通信系统优化设计时是一个重要考虑的因素,尽管插入训练序列可能会牺牲一定的频谱效率来提高载波恢复性能。 8. **相位搜索和多阶段恢复方法**:这些是用于改善CPN容忍度的技术手段。盲相位搜索算法虽然在容错性方面表现出色但计算成本较高;而分段处理的策略可以降低复杂性和减少误差累积的可能性,从而实现更高效的载波恢复过程。 综上所述,在该研究论文中提出的基于扩展卡尔曼滤波器的方法对于估计CFO和补偿CPN具有显著效果。它通过非线性系统的线性化来提高精确度,并且在相干光通信系统中的应用展示了其低复杂度、高准确性以及良好噪声容忍性的特点,经过数值仿真的验证也进一步确认了该方案的有效性和实用性。
  • Simulink中线:通过Simulink模块进线实现-MATLAB开发
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    本项目提供了一个在Simulink环境中实现线性卡尔曼滤波器的方法,通过专用模块简化复杂算法的应用与理解。适用于MATLAB用户深入学习状态估计技术。 使用 Simulink 模块以标准形式实现的线性卡尔曼滤波器包括时间更新和测量更新步骤。很容易测试以下情况:Ad = I + Ac*T(其中噪声不是白色的),P 行为,K 行为。
  • 根无迹_scale3ft_平_无迹_
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    简介:平方根无迹卡尔曼滤波是一种先进的信号处理技术,通过采用平方根形式增强数值稳定性,并结合无迹采样提高非线性系统的估计精度。 一种非线性卡尔曼滤波算法相比扩展卡尔曼滤波,在处理非线性问题时具有更高的估计精度。
  • VWE__线校正_小_小_线校正.rar
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    本资源包含利用卡尔曼滤波与小波变换进行信号处理的技术文档和代码,特别适用于实现信号中的基线漂移校正。 基线校正方法包括小波分解基线校正、滤波器基线校正以及卡尔曼滤波和傅里叶带通滤波。