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在光通信系统中,利用光纤中多个正交的光波导模式作为独立信道进行传输,即模分复用(Mode Division Multiplexing,MDM)技术,可以实现系统容量的成倍增长。少模光纤与多模光纤相比,具有足够强的抗模式耦合能力,且与单模光纤相比系统容量更大,因此使用少模光纤是一种很好的折中方法。但在实际传输过程中,非线性效应、色散和衰减等链路损伤以及制造工艺缺陷破坏模式间正交性造成的模式耦合都会降低系统的传输性能,其中光纤链路中的线性损伤和模式耦合可以通过数字信号处理及线性均衡算法进行有效补偿,因此,如何进行非线性损伤补偿,实现非线性均衡是少模光纤模分复用系统的研究重点。本文围绕少模光纤模分复用系统的非线性均衡问题展开研究,首先介绍了少模光纤中的链路损伤,之后依据传输理论搭建了模分复用系统传输模型,引入多种非线性均衡算法来补偿非线性损伤从而恢复信号。本文的主要工作包括以下几个方面:(1)分析了少模光纤中的链路损伤,包括非线性效应、线性效应和模式耦合。针对2×2 MDM系统,将广义多模非线性薛定谔方程(Generalized Multi-Mode Nonlinear Schrodinger Equation,GMM-NLSE)进行简化得到弱耦合NLSE。设计可解复用的弱耦合少模光纤,以此为基础搭建2×2 MDM系统模型。(2)对模分复用系统的非线性均衡技术进行了研究。首先介绍并仿真了经典的反向传输(Back Propagation,BP)算法。针对该算法计算复杂度高导致信号实时性差的问题,本文采用基于机器学习的最邻近(Nearest Neighbor)算法,包括K最邻近(K-Nearest Neighbor,KNN)算法和基于权重的KNN(Distance-Weighted KNN,DW-KNN)算法以及人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)算法进行非线性均衡,详细介绍了这三种算法的基本原理和算法流程。(3)对基于包含LP001模和LP11模两个模式的2×2模分复用系统进行仿真,从误码率、均衡后星座图以及非线性容忍度三方面对进算法性能行对比。仿真验证,在2×2 56Gb/s 16QAM模分复用系统中,KNN、DW-KNN和ANN算法均能达到降低误码率的目的,ANN算法Q因子较DW-KNN算法提升0.5dB,较KNN算法提升0.8dB。当光信噪比(Optical Signal Noise Ratio,OSNR)为 18dB,误码率为10-3时,ANN算法非线性容忍度较DW-KNN高1.4dB,较KNN算法高2.1dB。因此,ANN算法的非线性均衡性能更好。