100Gbps PM-QPSK相干光接收机：载波频偏估计与相位恢复算法

"dB时总小-高维数据挖掘中特征选择的稳健方法" 这篇文档主要讨论的是在高维数据挖掘中的特征选择问题，特别是在通信网络的高速率业务背景下，涉及了100Gbps PM-QPSK相干光接收机中的载波频偏估计和相位恢复算法的研究。在高维数据中，特征选择是非常关键的一环，因为它能够减少不必要的数据复杂性，提高算法的效率和准确性。 在特征选择的过程中，文档提到了一种稳健的方法，它着重于在噪声存在的情况下仍然能够有效地控制误码率(BER)。在OSNR(光信噪比)为16.5dB的情况下，即使不严格控制噪声，BER也能保持在一个较低的水平（小于0.15）。这个方法包括两步策略： 1. 初始化阶段：算法开始时，会先设定一个初始值，并调整环路滤波器的参数以实现快速收敛，尽管这样做可能会降低对噪声的控制能力。 2. 反馈决策阶段：基于一段时间内的BER反馈，如果BER低于预设阈值，认为算法已经正确收敛，于是重新调整环路滤波器参数以增强对噪声的控制，进入正常工作状态。如果BER超过阈值，则通过特定的调整公式(IAcoT—AcbTl=i7r／2, f=1,2)更新参数，尝试收敛到另一个可能的值，然后再次检查BER。这样，最多经过两次调整，算法可以确保正确收敛。 为了实现快速重初始化和进入工作状态，每个符号长度只需要足够计算出近似的收敛值。这种方法确保了算法能够在处理少量符号后就能重新准确初始化，并迅速进入高效工作模式。 在实际仿真中，使用了VPI仿真软件模拟PM-NRZ.DQPSK传输系统，MATLAB则用于仿真接收机的数字信号处理部分。仿真条件设置为OSNR为16.5dB，考虑了信道色散(CD)、偏振模色散(PMD)以及激光器和本地振荡器(LO)的线宽等因素。通过改变LO的频偏，对多组数据进行了仿真，以全面评估算法性能。 这篇论文还涉及到知识产权和学术诚信的问题，作者声明其论文成果为个人原创，并授权北京邮电大学保留和使用学位论文，同时明确了对他人贡献的明确说明和感谢。 文档探讨的是一种在噪声环境下优化特征选择和载波频偏估计的策略，这对于提升高速光通信系统的性能至关重要。通过这种方法，可以确保在复杂信道条件下，相干接收机仍能实现有效的载波恢复和信号质量保证。