研究背景：

• 随着光纤通信网络业务的发展，传统单模光纤通信系统的容量已接近香农极限。

• 模分复用技术作为空分复用技术的一种，通过利用不同模式之间的正交性提升频谱效率和传输容量。

• 然而，模分复用技术受到模式耦合、差分模式群时延等问题的影响，导致接收信号可靠性降低。

算法介绍：

• MIMO-NNE-CAM算法是一种高度自适应性的算法，利用神经网络并行处理多路信号。

• 引入通道注意力机制，使神经网络专注于更重要的信道特征，提高算法性能。

• 算法原理包括输入向量的处理、通道注意力机制的应用、特征提取与输出等步骤。

系统仿真：

• 使用VPI Transmission软件搭建三模模分复用系统，包含QPSK信号生成、波分复用、模分复用、长距离传输及接收端处理等环节。

• 系统参数包括传码率、传输距离、光纤色散、耦合相关长度等。

仿真结果分析：

• 改进算法在误码性能方面优于原始MIMO-NNE算法和LMS算法，具有更低的OSNR要求。

• 改进算法的收敛速度更快，MSE曲线在迭代初期迅速收敛。

• 在强耦合条件下，改进算法能有效解决由强耦合引起的损伤问题，保持稳定的误码性能。

结论：

• 本文提出的基于通道注意力机制的MIMO神经网络均衡算法在模分复用光传输系统中具有显著的性能提升。

• 改进算法不仅提高了误码性能，还加快了收敛速度，为模分复用技术的实际应用提供了有力支持。