公开(公告)号：CN119853814A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202411926195.2

申请日：2024-12-25

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 义理林 ,  肖俊哲 ,  牛泽坤 ,  李律 ,  史明辉

IPC: H04B10/564 ,  H04B10/25 ,  H04J14/02 ,  H04J14/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种相干光波分复用传输系统的链路功率控制方法和系统，包括：搭建相干光波分复用传输仿真系统；配置波分复用系统中各个通道的发射功率；将发射功率的起始状态作为执行神经网络的输入，获得不同通道发端功率的调整值，通过起始状态和发射功率调整值计算通道发射功率；配置波分复用系统中波长选择开关各个通道的衰减；将波长选择开关的起始状态作为执行神经网络的输入，获得波长选择开关衰减的调整值，通过起始状态和衰减调整值计算通道发射功率。本发明基于深度强化学习算法，通过调整相干光波分复用系统中不同通道的发射功和波长选择开关中不同通道的衰减，实现链路中功率的优化配置，从而优化传输后收端各个通道的通信质量。

公开(公告)号：CN117097409A

公开(公告)日：2023-11-21

申请号：CN202311267052.0

申请日：2023-09-27

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 义理林 ,  李律 ,  牛泽坤

IPC: H04B10/61 ,  H04B17/391

Abstract: 本发明提供了一种光通信非线性补偿方法、系统、介质及设备，包括：建立指数衰减模型，根据通信信道条件，得指数衰减模型初始参数范围；在指数衰减模型初始参数范围基础上，设置不同指数衰减模型参数，获取不同结构的可学DBP模型与对应的模型复杂度；对不同结构的可学DBP模型进行参数初始化；对参数初始化后的可学DBP模型进行训练，获得对应Q因子；比较不同可学DBP模型的Q因子与模型复杂度，选择复杂度最低且Q因子最高的可学DBP模型作为最优结果；利用训练后的最优可学DBP模型进行光纤通信非线性补偿。本发明采用指数衰减与可学DBP融合模型，解决了光纤通信非线性算法在长距离、大波特率下算法复杂度高、精度差的问题。