【摘 要】
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近年来,高阶调制、波分复用等新兴光通信技术广泛应用于光纤通信系统中,但导致光网络结构复杂、非线性效应等问题日愈突出,严重影响光网络性能参数计算精度,基于深度学习的光网络性能参数计算,以其在处理非线性问题上先天优势,受到越来越多关注。本文围绕光性能监测技术,建立基于深度学习的光性能参数智能预测模型,计算光信噪比,色散等多个光性能参数,并合理分配智慧预测模型到光网络中云平台和设备侧,对保障光网络传输质
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近年来,高阶调制、波分复用等新兴光通信技术广泛应用于光纤通信系统中,但导致光网络结构复杂、非线性效应等问题日愈突出,严重影响光网络性能参数计算精度,基于深度学习的光网络性能参数计算,以其在处理非线性问题上先天优势,受到越来越多关注。本文围绕光性能监测技术,建立基于深度学习的光性能参数智能预测模型,计算光信噪比,色散等多个光性能参数,并合理分配智慧预测模型到光网络中云平台和设备侧,对保障光网络传输质量具有重要意义。本文主要论述了:（1）提出了基于注意力机制的光信噪比监测和预测模型,研究因器件老化、温度变化和人为连续性操作等导致光纤链路性能变化规律。通过数据采集与实验论证,光信噪比监测与预测算法计算误差均小于0.5dB,且计算误差不随传输距离、入纤功率改变而增大。表明基于注意力机制的光信噪比监测和预测算法计算精度高,适用于多种传输距离及入纤功率。（2）提出基于多任务学习的光性能参数预测模型,同时预测光信噪比、误码率、色散等多个光性能参数。光信噪比预测误差降低至0.1dB,误码率预测误差0.7,色散预测误差0.1ps/（nm?km）,且计算误差不随传输距离改变而增大。表明基于多任务的光性能参数预测算法相较与单任务预测算法,提高了预测精度,适用于多种传输距离,能更加全面地预测光链路性能变化。（3）提出基于迁移学习的新光模块性能参数预测模型及训练方案,将研究工作一中基于注意力机制的光信噪比预测模型,迁移到新光模块预测模型上。标注新光模块上五分之一样本数据,模型训练耗时约为非迁移训练耗时十分之一,光信噪比计算误差0.349dB。表明基于迁移学习的新光模块性能参数预测模型及训练方案计算精度高,样本标注及模型训练耗时少,节约成本。（4）提出一种智能模型分配方法、分配系统。基于前景理论量化分配方案增益与损失,合理分配智能模型到云平台和设备侧,充分发挥云平台计算能力,大容量和设备侧低时延,高安全等特性。有助于实现光网络与云高度协同,互为支撑。
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