基于K-means序列提取的亚太赫兹光辅助4600米无线系统高维QPSK星座优化研究

针对传统QPSK调制在高速通信中频谱效率与噪声鲁棒性不足的问题，研究人员提出基于K-means序列提取的高维QPSK调制方案（KSE-QPSK），通过时域多维扩展与极化复用技术实现0.9 dB光功率增益，误码率低于HD-FEC阈值4.7×10-3，为5G/6G与光通信系统提供新解决方案。

　　

在通信技术飞速发展的今天，高速数据传输的需求与日俱增，但传统正交相移键控（QPSK）调制技术却面临着频谱效率瓶颈和噪声敏感性的双重挑战。特别是在5G/6G无线网络、光通信系统等高速场景中，常规QPSK的局限性愈发明显。虽然概率整形（PS）和几何整形（GS）等先进技术试图突破这一困境，但它们要么需要复杂的硬件改造，要么难以在低阶调制中实现有效增益。更棘手的是，这些方法还会影响数字信号处理（DSP）中盲均衡算法的性能，形成技术闭环中的死结。

针对这一系列问题，国内某研究机构（根据CRediT署名推测为国内高校或研究所团队）的创新性研究给出了破局方案。研究人员巧妙地将机器学习领域的K-means聚类算法引入通信调制领域，提出了一种名为KSE-QPSK的时域多维调制技术。这项发表在《Optics》上的研究，通过在125 GHz光辅助2×2 MIMO无线系统中进行4600米传输实验，证实该方案能在不改变现有DSP架构的前提下，实现0.9 dB的光功率增益，并将误码率稳定控制在硬判决前向纠错（HD-FEC）阈值4.7×10^-3以下。

研究团队采用了三个关键技术路径：首先，将传统二维QPSK符号扩展为五维向量（s₁-s₅），构建时域多维信号空间；其次，利用K-means算法从32种可能序列中智能筛选最优16种组合，最大化星座点欧氏距离；最后，结合极化复用技术实现真正的四维（4D）调制，覆盖I/Q正交分量和X/Y偏振态。实验系统采用双外腔激光器（ECL）生成D波段毫米波，通过UTC-PD光电转换实现4.6公里无线传输。

序列提取实现多维QPSK
研究显示，当序列长度S=5时，KSE-QPSK能形成具有明确几何结构的16点多维星座。相比随机序列提取方法，K-means聚类使星座点最小欧氏距离提升23%，显著增强抗噪声能力。通过调节信源熵值，系统可在频谱效率与功率效率之间实现动态平衡。

实验系统验证
在4.6公里无线链路测试中，KSE-QPSK在X/Y双偏振态下均表现出优越性能。当输入光功率为-4 dBm时，其误码率较传统QPSK降低1个数量级。特别值得注意的是，该系统仅需在现有架构中增加序列调制/解调模块，无需改造DSP核心算法，大幅降低了部署成本。

光学性能突破
对比实验数据表明，在相同净速率下，100 Gbps KSE-QPSK信号获得0.9 dB的接收灵敏度优势。高光功率条件下，其非线性容限提升约2 dB，这归功于多维星座对相位噪声的分布式抑制特性。

这项研究的意义不仅在于技术指标的提升，更开创了机器学习与经典通信调制相结合的新范式。KSE-QPSK方案既保留了QPSK的工程友好性，又通过智能序列提取突破了低阶调制的理论极限。研究团队特别指出，该方法可无缝兼容LDPC等现代编码技术，为未来太赫兹通信和空间光传输系统提供了可扩展的技术框架。正如文中所强调的，这种"结构优化而非复杂度堆叠"的设计哲学，或将成为后香农时代通信技术发展的重要方向。