VW算法并行处理在高维数据挖掘中的应用——以相位恢复为例

"VW算法的串并变换方式-高维数据挖掘中特征选择的稳健方法" 在光纤通信领域，特别是高速率（如112Gb/s PM-QPSK）光传输系统中，信号处理的效率至关重要。传统的数字信号处理算法在面对如此高的符号速率（28G/s）时，往往力不从心。为了解决这个问题，采用并行处理技术成为一种有效的解决方案。这里主要讨论的是Viterbi-Viterbi（VW）算法的并行化处理，这种算法常用于相位恢复，特别是在高维数据挖掘中的特征选择。 Viterbi-Viterbi相位恢复算法是一种在并行结构下能够实现高效处理的方法。不同于基于预判决的相位估计算法，VW算法的特点在于它在进行相偏估计时，不需要依赖于前一符号块的相偏估计，这使得它更适合并行化处理。并行处理的实现通常包括串并变换这一关键步骤，通过将数据流从串行转化为并行，可以显著提高处理速度。图4.7描绘了VW算法的串并变换过程，数据流从一路转换为M路，每一路都包含一部分数据，从而实现了数据处理的并行化。 并行处理的VW算法在实际应用中，如100Gbps PM-QPSK相干光接收机中，具有重要意义。因为这种系统中，载波频偏和相位偏移会严重影响信号质量，因此频偏估计和相位恢复是接收机的关键组成部分。通过并行化的VW算法，可以快速有效地进行相位恢复，减少由色散、载波频偏等因素导致的信号失真，进而提高光传输系统的性能和可靠性。 在学术研究中，论文的原创性和授权使用也是一项重要内容。作者必须确保论文的独立性和无抄袭，同时授权学校保留和使用学位论文，包括允许论文的复制、查阅和借阅，以及公开部分或全部内容，这有利于知识的传播和科研的进步。 VW算法的串并变换方式是高维数据挖掘中一种稳健的特征选择方法，尤其在处理高速率光通信系统中的相位恢复问题时，其并行化设计极大地提升了处理效率和系统的整体性能。通过这种方式，可以更好地应对未来通信网络对传输带宽不断增长的需求。