基于光谱和机器学习辅助的光性能监测技术研究

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光性能监测(Optical Performance Monitoring,OPM)技术在弹性光网络的运行和管理中发挥着日趋重要的作用。基于信号光谱进行性能参数监测,具有获取方便、受色散影响小等优点,是当前研究热点之一。本文重点围绕基于光谱和机器学习辅助的OPM技术展开相关研究,主要内容包括:(1)介绍了基于光信号时域、频域和偏振域特征实现OPM的研究现状。分析了光网络中典型光信号的产生方法、时频域关系和光谱特征。给出了卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和多任务学习(Multi-Task Learning,MTL)等典型机器学习的理论模型。(2)提出了一种基于光谱和MTL-CNN同时进行光信号识别和光信噪比(Optical Signal-to-Noise Ratio,OSNR)监测的方法。基于VPI和MATLAB构建了多损伤因素影响下,七种典型光信号的仿真光谱样本库,样本个数为54432个。设计了相应的MTL-CNN结构,优化了卷积层卷积核个数、分类任务与回归任务权重等参数。仿真结果表明:当光谱分辨率为10 pm,MTL-CNN卷积层的卷积核个数分别为32、32、64和64,对应光信号识别和OSNR监测任务权重为0.2和0.4时,可实现对七种光信号的准确识别且OSNR的监测误差为0.262 d B。在此基础上,比较了不同光谱分辨率和不同CNN结构对结果的影响,为实现监测性能和监测耗时之间的折中提供了重要依据。(3)构建了多损伤因素影响下,样本个数为2592的三种光信号的实验光谱样本库。设计了相应的MTL-CNN结构,优化得到了卷积层卷积核个数为32、32、64和64,分类任务与回归任务权重分别为1.0和0.4。实验结果表明:当光谱分辨率为10 pm时,可实现对三种光信号的准确识别且OSNR的监测误差为0.244 d B,验证了仿真分析所得结论的准确性。进一步实验研究表明:更高的光谱分辨率对监测性能改善不明显,但会显著增加测试时间;级联CNN(C-CNN)和MLT-CNN相比,测试耗时更长。
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