偏振模色散補償?shù)乃阉骱透櫵惴ㄑ芯?pdf

1、近幾年來，為了滿足人們對通信容量的需求，光纖通信的傳輸速率正在不斷提升。在低速光纖通信中不明顯的偏振模色散（PMD）已經成為制約高速光纖通信質量的重要因素，因此需要在光纖通信系統(tǒng)中加入偏振模色散自適應補償器。偏振模色散補償器中最關鍵的技術是補償控制算法。在眾多的PMD補償算法中，粒子群優(yōu)化（PSO）算法雖然表現(xiàn)出色，但是在收斂速度以及成功率方面還不能盡如人意。所以PSO算法還是有待改進。
　　 本文研究了項目組提出的與抖動結合的

2、粒子群優(yōu)化算法（DPSO）和與梯度結合的粒子群優(yōu)化算法（GTPSO）以及十字跟蹤算法（CT）。前兩種算法是PSO的改進算法，他們將原始的全局粒子群優(yōu)化算法（GPSO）加以改進，使得算法更易收斂而且不易陷入局部極值，而CT算法則是一種全新的算法。本課題的主要任務就是編寫這幾種算法的代碼，并對其進行仿真和實驗測試，看看哪種算法更適合作為PMD補償?shù)乃阉骱透櫵惴?。主要內容包括：編寫了DPSO算法的代碼，利用函數(shù)仿真測試了它的搜索性能。測試表

3、明：相對于GPSO算法，這種算法的收斂速度更快，而且不易陷入局部極值；編寫了GTPSO算法的代碼，利用函數(shù)仿真測試了它的搜索性能。測試表明：這種算法收斂速度也比GPSO算法要快，同樣也不易陷入局部極值；利用DOP地圖仿真測試了DPSO算法的搜索性能。測試表明：相對于GPSO算法，這種算法的收斂速度更快，而且不易陷入局部極值；利用DOP地圖仿真測試了GTPSO算法的搜索性能。測試表明：這種算法收斂速度較GPSO算法要慢，同樣也不易陷入局部

4、極值；利用不同的碼型優(yōu)化了GPSO搜索算法，DPSO搜索算法和GTPSO搜索算法的參數(shù)，并且比較了它們的搜索性能。比較結果表明：作為搜索算法時，相對于GPSO搜索算法，DPSO搜索算法的收斂速度更快，而且不易陷入局部極值；而GTPSO搜索算法的收斂速度不如GPSO搜索算法，但同樣不易陷入局部極值；利用不同的碼型優(yōu)化了GPSO跟蹤算法的參數(shù)。將GPSO跟蹤算法在優(yōu)化參數(shù)以后用于跟蹤實驗，并且將其跟蹤圖像畫出來，發(fā)現(xiàn)跟蹤效果非常好；利用CS