一种基于动量梯度下降法的相干光通信系统光信噪比监测方法技术方案

本发明专利技术提出一种基于动量梯度下降法的相干光通信系统光信噪比监测方法，其方法包含如下步骤：提出特征值，即通过观察不同的光信噪比对应的采样信号的幅度图，截取幅度图的一部分来实现特征值提取，将幅度图的纵坐标作为特征值输入到人工神经网络的输入层，基于动量梯度下降法优化训练的人工神经网络模型信息运算，输出层输出运算的光信噪比。该方法与目前基于神经网络的光信噪比监测方法相比，特征值相对减少，数据集简单，简化人工神经网络模型；采用动量梯度下降法，使得网络训练过程中达到最优解的速度较快，系统具有较好的稳定性，监测结果准确率较高。

An optical signal to noise ratio monitoring method for coherent optical communication system based on momentum gradient descent method

【技术实现步骤摘要】
一种基于动量梯度下降法的相干光通信系统光信噪比监测方法
本专利技术涉及光通信系统领域中的光信噪比监测，具体涉及一种基于动量梯度下降法的相干光通信系统光信噪比监测方法。
技术介绍
随着通信的业务量和复杂度的增加，对网络带宽需求越来越高。强度调制直接检测系统中只有信号幅度可以被用来调制信息，通信速率的提高依然存在瓶颈。在相干光通信中，光信号的幅度和相位都可以被调制，高阶的幅度或相位调制格式极大地提高系统的频谱效率，从而可以保证高速光纤通信系统的实现。高速相干光通信系统中的光信号更容易受到多种传输损伤，随着数字信号处理技术的不断发展，相干通信系统中的线性损伤能够在接收端得到完全的补偿。因此，需要在光网络传输过程中采取适当的方法对光信号进行精确和实时地监测，并进行相应的补偿，从而改善高速相干光通信系统的性能。光信号的传输质量主要由光信噪比决定，光信噪比与误码率直接相关。因此，光信噪比成为了相干光通信系统中最重要的监测参数之一。相干光通信系统中的光信噪比监测方法主要是在相干光接收端经过数字信号处理算法对信号进行线性补偿，然后再通过本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于动量梯度下降法的相干光通信系统光信噪比监测方法，其特征在于，所述方法包含如下步骤：/nS1.提出特征值，即通过观察不同的光信噪比对应的采样信号的幅度图，截取幅度图的一部分来实现特征值提取，/nS2.所述幅度图的纵坐标作为特征值输入到人工神经网络的输入层，/nS3.基于动量梯度下降法优化训练的人工神经网络模型信息运算，/nS4.输出层输出运算的光信噪比。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于动量梯度下降法的相干光通信系统光信噪比监测方法，其特征在于，所述方法包含如下步骤：
S1.提出特征值，即通过观察不同的光信噪比对应的采样信号的幅度图，截取幅度图的一部分来实现特征值提取，
S2.所述幅度图的纵坐标作为特征值输入到人工神经网络的输入层，
S3.基于动量梯度下降法优化训练的人工神经网络模型信息运算，
S4.输出层输出运算的光信噪比。


2.如权利要求1所述的相干光通信系统光信噪比监测方法，其特征在于，所述S1中，还包含提取采样信号的部分幅度值绘制幅度图，
所述幅度图的横坐标代表幅度区间，纵坐标代表所述幅度区间在整个采样信号的幅度中出现的次数。


3.如权利要求1所述的相干光通信系统光信噪比监测方法，其特征在于，所述S3中，基于
Vdm＝βVdm+(1-β)dw
Vdb＝βVdb+(1-β)db






进行动量梯度下降算法迭代，其中，α代表学习率，参数β控制着指数加权平均数，表示动力的大小，其取值介于0.80～0.95，Vdw，Vdb指数加权平均，dw是损失函数对w的偏导数，db是损失函数对b的偏导数。


4.如权利要求3所述的相干光通信系统光信噪比监测方法，其特征在于，所述S3中，学习率α选取0.01，参数β为0.9。


5.如权利要求1所述的相干光通信系统光信噪比监测方法，其特征在于，所述S1之前还包含，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王峰，游善红，李响，倪珅晟，罗鸣，
申请(专利权)人：苏州大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32