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文檔簡介
1、在現(xiàn)代信息社會(huì)中,終端用戶對寬帶數(shù)據(jù)和高速應(yīng)用的需求正不斷增長,這驅(qū)動(dòng)著通信網(wǎng)絡(luò)不斷升級。為了不斷增加數(shù)據(jù)傳輸量,單模光纖(single-mode fiber)、窄線寬激光器(single-frequency laser)、摻鉺光纖放大器(EDFA)、波分復(fù)用技術(shù)(WDM)和高級的調(diào)制方案等技術(shù)正快速發(fā)展,這使得光通信網(wǎng)絡(luò)的傳輸容量已非常接近于香農(nóng)定理下的傳輸容量限制。光通信網(wǎng)絡(luò)將繼續(xù)增大容量和靈活性,并采用異質(zhì)傳輸來支持廣泛的數(shù)據(jù)傳輸
2、??梢灶A(yù)見,未來的光通信系統(tǒng)將不再是一個(gè)操作完全遵循既成規(guī)范的相對靜態(tài)的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),動(dòng)態(tài)的鏈路結(jié)構(gòu)將隨著溫度,元件更換、老化,光纖維護(hù)而改變,并且需要能夠?qū)崿F(xiàn)“即插即用”的光節(jié)點(diǎn)更好地分配光網(wǎng)絡(luò)資。為了保證無誤差傳輸和信號服務(wù)質(zhì)量(quality of service。QoS),光性能監(jiān)測(OPM)技術(shù)中能提供信號管理、控制和優(yōu)化的服務(wù),在動(dòng)態(tài)光網(wǎng)絡(luò)中至關(guān)重要。OPM監(jiān)測光信噪比(optical signal-to-noise ratio
3、。OSNR)、調(diào)制格式(modulation formats。MFs)和光纖鏈路的重要參數(shù)如色散(chromatic dispersion。CD)、偏振模色散(polarization mode dispersion。PMD)、光纖非線性干擾等。未來光通信網(wǎng)絡(luò)將存在多個(gè)調(diào)制格式(MFs)和線路速率(MLR)(如10/40/100 Gbps),為了支持這種異質(zhì)性。OPM技術(shù)應(yīng)具備調(diào)制格式識別(modulation format ident
4、ification。MFI)的能力,可以準(zhǔn)確識別光信號的調(diào)制格式并且可接入網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)做特定監(jiān)測。
異步幅度圖(Asynchronous amplitude histograms,AAHs)分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network。ANN)模型是實(shí)現(xiàn)OPM技術(shù)有效的方法,并且表現(xiàn)出良好的估算精度,尤其是在調(diào)制格式識別(MFI)技術(shù)中。在異質(zhì)光通信網(wǎng)絡(luò)中,利用異步幅度圖作為神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的特征輸入可以有效地
5、實(shí)現(xiàn)調(diào)制格式識別,這是一種基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和異步幅度圖的調(diào)制格式識別模型。
在本文中,遺傳算法(GA)被引入到基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和異步幅度圖的調(diào)制格式識別模型中。該研究涵蓋如下:
首先,使用遺傳算法優(yōu)化用于識別調(diào)制格式的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值。基于遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和異步幅度圖的調(diào)制格式識別模型可以實(shí)現(xiàn)更簡化的結(jié)構(gòu)、更高的識別精度來提高光性能監(jiān)測技術(shù)的效率。
再者,基于“稀疏采樣”技術(shù)的啟發(fā),本文提出了一種
6、通過遺傳算法篩選出等價(jià)于完整異步幅度圖的稀疏異步幅度圖的方法,將稀疏的異步幅度圖作為基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和異步幅度圖的調(diào)制格式識別模型的特征輸入?;谏窠?jīng)元網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法篩選出的稀疏異步幅度圖的調(diào)制格式識別模型可以通過更簡化的模型結(jié)構(gòu)、更低的運(yùn)算復(fù)雜度來提高光性能監(jiān)測技術(shù)的效率。
我們對不同損傷下的六種常用的調(diào)制格式:10 Gbps NRZ-OOK,40 Gbps ODB,40 Gbps NRZ-DPSK,40 Gbps RZ-DQ
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