一种基于VCSEL-SA多层光子脉冲神经网络分类的装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于VCSEL

【技术实现步骤摘要】
一种基于VCSEL
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SA多层光子脉冲神经网络分类的装置


[0001]一种基于VCSEL
‑
SA多层光子脉冲神经网络分类的装置，属于通信
，具体涉及一种多层光子脉冲神经网络实现数据样本分类的方法。

技术介绍

[0002]由于光具有许多优良的性质，例如高速、高带宽、低功耗、低串扰，非常适合用于超快信息处理。将VCSEL
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SA光子脉冲神经网络引入通信领域以实现数据的高速，高效处理。但是，普通的VCSEL
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SA光子脉冲神经网络规模较小，难以应对复杂的场景，这降低了光子脉冲神经网络的可用性。因此，基于VCSEL
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SA多层光子脉冲神经网络成为一个极有吸引力的研究热点。
[0003]就目前的研究进展而言，大部分理论或实验研究中所构建的VCSEL
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SA光子脉冲神经网络不包含隐藏层，在非线型分类方面存在很大不足，且单种类混沌光源系统实现无时延混沌激光输出的参数空间受限，严重影响了激光混沌通信系统的密钥空间，威胁了混沌通信系统的安全性。

技术实现思路

[0004]鉴于以上陈述的已有技术的不足，本专利技术旨在提供一种VCSEL
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SA多层光子脉冲神经网络与有监督学习算法结合的系统实现多种数据集的分类。
[0005]本专利技术的目的是通过如下手段来实现的。
[0006]关于基于VCSEL
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SA多层光子脉冲神经网络分类的装置，其特征在于，利用外光将输入样本生成输入信号后，注入输入层，使输出层的输出信号与样本标签正确匹配。实验装置包括：一组工作波长为850nm的激光二极管LD及其温度和电流控制器，一个马赫增德尔调制阵列MZM Array，一个脉冲模式发生器PPG，三组无内置光隔离器的带有饱和吸收体的垂直腔面发射激光器VCSEL
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SA1，VCSEL
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SA2，VCSEL
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SA3及其温度和电流控制器，三组光耦合器OC1，OC2，OC3，一组分光器，两组可调光衰减器VOA1，VOA2，三组光检测器PD1，PD2，PD3，一个电控制器EC。处理步骤包括：LD产生光信号经过PPG和MZM将输入样本调制后得到输入信号注入输入层VCSEL
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SA1，然后经过OC1后被分为两路，其中一路光经过PD1后注入EC，另一路光经过分光器后进入VOA1，经过OC2后注入隐藏层VCSEL
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SA2，经过VOA2后进入OC3，注入输出层VCSEL
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SA3，最终注入PD3得到样本分类结果。
[0007]经以上设计后，只需按照电控制器设置好可调光衰减器，将数据集中的样本经过预处理后注入输入层，就能使得输出层输出的输出信号与样本标签正确匹配。
[0008]本专利技术基于VCSEL
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SA多层光子脉冲神经网络实现多种数据集分类的装置和已见报道的VCSEL
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SA多层光子脉冲神经网络相比有如下优点：具备较大的网络结构，能够处理更丰富的数据集，适用范围更广；面对输入信号时延抖动的异常情况仍然能保持较高的识别准确率，具有良好的鲁棒性。
[0009]附图说明如下：
[0010]图1为本专利技术装置的系统方案图；
[0011]图2为XOR数据集推理结果图；
[0012]图3为WBC数据集推理结果图；
[0013]图4为输入信号时延抖动对本专利技术装置的性能影响图。
具体实施方式
[0014]下面结合附图对本专利技术的实施例作详细说明：本实施例在以本专利技术技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作流程，但本专利技术的保护范围不限于下属的实施例。
[0015]如图1所示，本专利技术方案由一组工作波长为850nm的激光二极管LD及其温度和电流控制器，一个马赫增德尔调制阵列MZM Array，一个脉冲模式发生器PPG，三组无内置光隔离器的带有饱和吸收体的垂直腔面发射激光器VCSEL
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SA1，VCSEL
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SA2，VCSEL
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SA3及其温度和电流控制器，三组光耦合器OC1，OC2，OC3，一组分光器，两组可调光衰减器VOA1，VOA2，三组光检测器PD1，PD2，PD3，一个电控制器EC。处理步骤包括：LD产生光信号经过PPG和MZM将输入样本调制后得到输入信号注入输入层VCSEL
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SA1，然后经过OC1后被分为两路，其中一路光经过PD1后注入EC，另一路光经过分光器后进入VOA1，经过OC2后注入隐藏层VCSEL
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SA2，经过VOA2后进入OC3，注入输出层VCSEL
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SA3，最终注入PD3得到样本分类结果。
[0016]本实例中，方法的具体实施步骤是：
[0017]步骤一：在图1所示的方案中，先设置LD的工作波长为850nm，VCSEL
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SA1，VCSEL
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SA2，VCSEL
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SA3的工作波长为850nm，将XOR数据集的样本经由MZM Array和PPG调制后得到输入信号，注入VCSEL
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SA1的光的信号宽度为2ns，注入VCSEL
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SA1的光的信号强度为10μW。在上述条件下，VCSEL
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SA3输出脉冲信号的时序图如图2所示。从图2中我们可以判断出，VCSEL
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SA3的输出光信号与样本标签相符，这表明本系统能够实现XOR的分类。在实验过程中，激光器均保持上述波长不变，可使用电流、温度控制器精确调控激光器输出波长。
[0018]步骤二：调节VOA1和VOA2的衰减值，研究本系统对于WBC数据集的分类。先设置LD的工作波长为850nm，VCSEL
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SA1，VCSEL
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SA2，VCSEL
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SA3的工作波长为850nm，将WBC数据集的样本经过MZM Array和PPG调制后得到输入信号，注入VCSEL
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SA1的光的信号宽度为2ns，注入VCSEL
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SA1的光的信号强度为10μW。其结果如图3所示。图3中的黑色虚线所对应的纵坐标的值为9.3。从图中我们发现，本系统能够实现WBC的分类，准确率高于96％。
[0019]步骤三：调整输入信号注入时间，研究不同强度的输入信号时延的影响下VCSEL
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SA3输出的结果，其结果如图4所示。从图中可以看出，当输入信号时延在0到200ps之间时，WBC的分类准确率高于90％，这表明在高达200ps的输入信号时延范围内，本系统均有较高输入信号时延。
[0020]综合以上陈述，本专利技术具有如下特征：1).具备较大的网络结构，能够处理丰富的数据集，适用范围广；2).面对输入信号时延抖动的异常本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于VCSEL
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SA多层光子脉冲神经网络分类的装置，其特征在于，利用外光将输入样本生成输入信号后，注入输入层，使输出层的输出信号与样本标签正确匹配。实验装置包括：一组工作波长为850nm的激光二极管LD及其温度和电流控制器，一个马赫增德尔调制阵列MZM Array，一个脉冲模式发生器PPG，三组无内置光隔离器的带有饱和吸收体的垂直腔面发射激光器VCSEL
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SA1，VCSEL
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SA2，VCSEL
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SA3及其温度和电流控制器，三组光耦合器OC1，OC2，OC3，一组分光器，两组可调光衰减器VOA1，VOA2，三组光检测器PD1，PD2，PD3，一个电控制器EC。处理步骤包括：LD产生光信号经过PPG和MZM将输入样本调制后得到输入信号注入输入层VCS...

【专利技术属性】
技术研发人员：傅晨涛，任振兴，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：