[发明专利]一种基于人工神经网络的光信噪比监测方法

说明书

本发明提出一种基于人工神经网络的光信噪比监测方法，所述方法包括步骤：观察采样信号光谱图的特征值；记录所述采样信号特征值的最大值和最小值；计算所述特征值的最大值和最小值之间的差值；调节衰减器改变光信噪比，将所述最大值，最小值和二者之间的差值传输给人工神经网络，经人工神经网络的处理，输出光信噪比。本发明将观测仪中观测到的信号图的最大值，最小值以及两者之间的差值作为神经网络的输入，光信噪比作为神经网络的输出，通过神经网络的不断训练，能够有效地实现光信噪比监测。

技术领域

本发明涉及光通信系统领域中的光信噪比监测，具体涉及一种基于人工神经网络的光信噪比监测方法。

背景技术

随着通信网络的快速发展，弹性无源光网络被认为是最有前途的互联网接入用户之一。灵活性、可扩展性和可靠性是未来认知光网络的重要要素，与此同时光网络正朝着动态化、透明化方向发展。传统的网络通信系统都是基于光-电-光转换的，不仅成本高，而且传输速率较低，致使光纤所承载的容量不能得到高效的利用。而全光网络下的信号传输只是在进出网络时才进行光/电和电/光的变换，在网络的传输和交换的过程中始终以光的形式存在，大大提高了网络资源的利用率。然而，光纤通信在不断发展的同时使得各项技术的难度不断增加，相应地对于网络各个部分的管理和维护也更加的困难。因此，以往基于电域的性能测试技术已不再适用于全光网络，能够实时有效的监测光网络性能的技术才是促进通信更好、更快地发展的重要措施。

光性能监测模块为信号无误码传输提供了保障，光性能监测的参数包括色散，偏振模色散，眼图，误码率，光信噪比等。其中，光信噪比与误码率相关联，而且系统的光信噪比可以用来管理、配置、优化动态光网络，所以光信噪比是衡量光网络通信质量最有用的参数之一。

光信噪比的方法从广义上可分为带外测试方法和带内监测方法。基于带外的传统插值法通常假设在相邻波峰之间和下方噪声水平大致平坦，采用光谱分析仪，并对光谱分析仪设置波长分辨率和光抑制比，通过获取到的光谱数据得到相邻波峰之间的噪声水平，然后利用线性插值法计算出波峰下方噪声功率，最后得到的光信噪比就是峰值功率和波峰下方噪声之间的差值。

传统的光信噪比监测方法存在一些缺陷，如带外插值法的主要问题在于随着网络节点的增加和网络拓扑结构越来越复杂，光纤通信系统中噪声的来源更加复杂化使得更加难以准确测量光信噪比。对于频谱较宽的光信号，相邻信道之间不会发生重叠串扰；但对于信道间隔更小的光纤通信系统来说，相邻信道之间信号光谱发生重叠串扰，不能适用于超高传输速率的光纤通信系统，无法动态实时监测光纤通信系统。延迟干涉法通过在光域中测量功率计算出光信噪比，与调制格式无关，光信噪比监测范围较大，但同样需要引入延迟线等特定装置，且会随实验环境出现不稳定情况，不易观察与操作。

发明内容

基于上述问题，本发明的目的旨在至少解决所述技术缺陷之一。提出一种新的提取光网络信号特征值的方法并与人工神经网络相结合，来实现有效监测光信噪比的功能。为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于人工神经网络的光信噪比监测方法，其特征在于，所述方法包括步骤：

观察采样信号光谱图的特征值；

记录所述采样信号特征值的最大值和最小值；

计算所述特征值的最大值和最小值之间的差值；

调节衰减器改变光信噪比，将所述最大值，最小值和二者之间的差值传输给人工神经网络，经人工神经网络的处理，输出光信噪比。

优选的，所述方法还包括步骤：

通过激光器产生的光信号经调制器调制后传输给第一放大器，经第一放大器处理后的光信号传输给衰减器；

通过调节衰减器来改变光信噪比并将处理后的光信号传输给第二放大器，经第二放大器处理后的光信号传输给分析仪器；