基于独立成分分析的模式群分集复用系统解复用技术研究

本项目提出一种基于独立成分分析（ICA）的解复用技术，解决模式群分集复用（MGDM）通信中信道串扰严重这一目前尚未解决而又至关重要的科学问题。从而有效利用多模光纤的众多模式，提高其传输能力。本项目将研究适用于光MGDM系统解复用的ICA分离算法，研究ICA解复用的噪声问题和分离信号次序不确定性问题。提出并验证基于ICA的MGDM多模光纤通信系统的实现方案，最终实现2×2 MGDM多模光纤通信系统的原理性实验，实现10Gb/s信号1km的有效传输，误码率优于1e-9。基于ICA的解复用技术，无需估计信道，仅利用接收信号即可实现解复用功能，简单易行。另外，ICA算法能够处理复信号且复杂度低，可以实现速度和性能双优。课题的研究对于降低光接入网成本，推进光纤到户等短距离光网络的发展进程有重要意义。

模式群分集复用（MGDM）技术借鉴了无线通信中的多输入多输出（MIMO）思想，通过选择激发多模光纤中的不同模式群，在单根多模光纤中产生一些相互独立的并行通信信道，实现多路信号的同时传输，极大提升了多模光纤的传输能力。然而，模式群耦合、输入信号非正交等因素所导致的信道串扰问题阻碍了该技术的实用化进程。在本项目资助下，我们提出了一种基于独立成分分析（ICA）的解复用技术，解决模式群分集复用通信中信道串扰严重这一科学问题。这种基于ICA的解复用方法无需信道估计和矩阵求逆，硬件实现简单，能够胜任对高速实时信号的有效处理，实现速度和解复用效果双优。课题的研究对于降低光接入网成本，推进短距离光网络的发展进程有重要意义。本项目研究了适用于MGDM系统解复用的ICA算法，提出了FastICA解复用算法和T-CMN解复用算法，分别用于强度调制直接检测MGDM系统和高阶矢量调制相干检测MGDM系统的解复用，验证了两种算法的解复用性能。研究了MGDM系统输出信号的降噪方法及其对ICA解复用性能的影响，提出了噪声背景下的ICA解复用方案。提出了基于相互系数矩阵的次序辨识法，解决了ICA算法分离信号存在的次序不确定问题，完成了次序辨识的理论分析与实施步骤，完成了同频和不同频信号的仿真验证以及MGDM系统实际传输信号的实验验证。建立了2×2 的MGDM多模光纤通信实验系统，分别完成了1.25Gb/s和10Gb/s、4.25Gb/s和10Gb/s 以及两路10Gb/s信号1km的有效传输，实验验证了ICA解复用的有效性，采用FEC校验后，系统误码率优于1e-9。项目资助发表相关论文33篇，其中SCI检索论文12篇，EI检索论文14篇。申请国家发明专利4项，其中已授权2项。培养研究生12名。