100Gbps相干光接收机：频偏估计与相位恢复算法对系统性能的影响

在高维数据挖掘中，特别是在处理光纤通信系统中的信号处理问题时，算法的选择对系统性能具有显著影响。本文主要关注的是四次方频偏估计算法，这是一种用于100Gbps PM.DQPSK相干光接收机中的载波频偏估计和相位恢复的重要技术。该算法的核心参数是每个平均符号块的符号数M，即连续进行平均操作的符号数量。M值越大，能更好地抵消噪声影响，提高频偏估计的精度，但同时会增加系统的时延，因为算法需要等待更多的符号进行平均。对于高速系统如100Gbps，尽管M增大可能带来的信号变化影响理论上会增大，但在实际应用中，由于系统速度极快，这种影响可以忽略。 文章首先分析了M参数对系统性能的影响，指出在光信噪比提升的情况下，系统性能通常会有所改善。为了验证四次方频偏估计算法的效果，作者设计了一个仿真实验。仿真数据来源于VPI 7.0数据源，设置为112Gbps PM.DQPSK传输系统，OSNR为16.5dB，CD和PMD分别为800ps/nm和10ps，发射端和本振激光器的线宽都为1MHz，载波频偏为2.5GHz。仿真中，结合了预判决的相位估计算法和四次方频偏估计算法，使用了蝶形结构CMA均衡器和21抽头FIR滤波器，以及迭代步长参数0.003。在四次方频偏估计算法中，平均符号块长度M设定为500，而在相位估计算法中，平均符号块长度N则取6。 这个研究对于理解如何优化100Gbps相干光接收机的设计至关重要，因为它直接影响系统的稳定性和传输效率。载波频偏和相位恢复算法的准确性不仅关系到数据的传输质量，还影响着整个光通信系统的性能指标，如误码率、容量和可靠性。因此，对于高速光通信系统的设计者来说，选择合适的算法并调整其参数以适应不同环境下的光信噪比是至关重要的。通过本文的研究，我们可以更深入地理解这些算法在实际应用场景中的性能表现和优化策略。