随着5G时代自动驾驶、虚拟现实、增强现实、混合现实以及裸眼3D等新技术的应用,对现有的光通信网络提出了更高的要求。相干光通信凭借灵敏度高、中继距离长、选择性好、通信容量大以及具有多种调制方式等优点已经成为目前光通信领域的主流。然而,色散是制约相干光通信向长距离、大容量和高速率发展的关键因素,因此研究相干光通信的色散补偿技术具有非常重要的意义。本文围绕相干光通信电域色散补偿技术进行研究,论文主要内容包括:1、分析了光纤色散的原理及其对信号传输的影响,并且介绍了经典的色散补偿方法。设计了一种新型的优化函数对经典时域均衡器进行权重优化,在单偏振相干光QPSK通信系统中对滤波器进行了仿真验证。仿真结果表明,该滤波器频谱具有通带更宽、过渡带更窄且频谱曲线更平滑的特点,减少了由截断效应引起的频谱泄露,相比时域均衡器具有更优的均衡效果。2、设计了一种基于梯度下降的自适应训练的色散补偿滤波器,该滤波器可以利用脉冲成型限制信号有效带宽的原理,在窄频带设计以减少抽头数。在相干QPSK/M-QAM系统中对滤波器进行了仿真验证。仿真结果表明,相比时域均衡器该滤波器在相同抽头数条件下具有更优的均衡效果且增加抽头数不会出现补偿效果劣化的现象。该滤波器通过窄频带设计能够减少37.5%的抽头数,有效降低了硬件实现复杂度及滤波器延迟。3、根据色散传输函数与有限长单位冲激响应(FIR)滤波器频域函数之间的关系构造了超定线性方程组,通过迭代求解方程组的最小二乘解获得了在最小二乘意义下的最优色散补偿滤波器。在相干QPSK/M-QAM系统中对滤波器进行了仿真验证。仿真结果表明,相比时域均衡器该滤波器在相同抽头数条件下具有更优的均衡效果,并且同样可以在窄频带设计,减少37.5%的抽头数而均衡效果不劣化。特别的是,该滤波器需要更少的频率样本点从而获得了更快的抽头系数迭代更新速度。