基于眼图重构和人工神经网络的光性能监测
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TN929.1

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国家自然科学基金资助项目(60978007)


Optical performance monitoring based on reconstructed eye diagrams and artificial neural networks
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    提出了一种基于异步降频光采样眼图重构和人工神经网络(ANN)的光性能监测(OPM)新方法。首先对被监测光信号进行异步降频光采样,通过软件同步算法进行眼图重构;然后提取重构眼图的特征参数对ANN进行训练;最后以ANN的预测输出对光信号的损伤进行监测。构建10 Gb/s NRZ-OOK4、0 Gb/s RZ-OOK和40 Gb/s RZ-DPSK仿真实验系统,进行光信噪比(OSNR)和色散(CD)参数监测。结果表明,本文方法进行OPM具有较高的精度,ANN预测输出与测试数据的相关系数大于0.98,损伤监测的平均误差小于5%。 更多还原

    Abstract:

    A novel optical performance monitoring(OPM) method based on asynchronous optical-sampling,eye diagram reconstruction and artificial neural network(ANN) is presented.Firstly,the monitored optical signal is optically sampled in asynchronous way,and the eye diagrams are reconstructed by software-synchronized algorithm.Secondly,the features of reconstructed eye diagrams are extracted to train the artificial neural network.Finally,the outputs of the trained neural network are used to monitor optical ..

    参考文献
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    引证文献
引用本文

赖俊森,杨爱英,孙雨南.基于眼图重构和人工神经网络的光性能监测[J].光电子激光,2011,(9):1342~1347

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