用于光通信的方法、设备、装置和计算机可读介质制造方法及图纸

本公开的实施例涉及用于光通信的方法、设备、装置和计算机可读介质。该方法包括在光线路终端处，从光网络单元接收用于训练的畸变重复信号序列，用于训练的畸变重复信号序列是光网络单元发送的用于训练的原始重复信号序列在传输中发生畸变而引起的。然后，光线路终端基于畸变重复信号序列和用于训练的参考原始信号序列，通过训练光线路终端中的神经网络，确定用于配置神经网络的参数集合，以及向光网络单元发送初始化完成消息，消息指示对神经网络的初始化已完成。以此方式，能够显著提升光线路终端中的神经网络的训练能力，从而增强无源光网络中接收机的接收灵敏度。源光网络中接收机的接收灵敏度。源光网络中接收机的接收灵敏度。

【技术实现步骤摘要】
用于光通信的方法、设备、装置和计算机可读介质


[0001]本公开的实施例涉及光通信领域，更具体地涉及在用于光通信的方法、设备、装置和计算机可读介质。

技术介绍

[0002]最近，具有自适应性和灵活性的信号均衡已成为高速无源光网络(high
‑
speed PON)核心技术之一。对于超高速信号的均衡的重要性在于，其有助于将低成本的硬件设备(例如20GHz光器件)用于高速率信号传输。
[0003]此外，近年来在光通信和无线通信中，基于神经网络(NN)的信号处理逐渐被认为是一种有前景的信号处理方法，与诸如基于线性最小均方的传统信号处理方法相比具有一些显著的性能优势。基于NN的机器学习能够有效提取和学习传输信道中的特征并且以监督训练的方式对其进行补偿。前向反馈神经网络(FF
‑
NN)、循环神经网络(RNN)以及卷积神经网络(CNN)是其中几种较为著名的神经网络类型。

技术实现思路

[0004]总体上，本公开的实施例涉及一种用于光通信的方法、设备、装置和计算机可读介质。
[0005]在本公开的第一方面，提供了一种用于光通信的方法，在光线路终端处，从光网络单元接收用于训练的畸变重复信号序列，用于训练的畸变重复信号序列是光网络单元发送的用于训练的原始重复信号序列在传输中发生畸变而引起的；基于畸变重复信号序列和用于训练的参考原始信号序列，通过训练光线路终端中的神经网络，确定用于配置神经网络的参数集合；以及向光网络单元发送初始化完成消息，消息指示对神经网络的初始化已完成。
[0006]在本公开的第二方面，提供了一种用于光通信的方法，在光网络单元处，向光线路终端发送用于训练的原始重复信号序列；以及从光线路终端接收初始化完成消息，初始化完成消息指示对神经网络的初始化已完成。
[0007]在本公开的第三方面，提供了一种用于光通信的方法，在光线路终端处，基于从光网络单元接收的测距信号，确定光线路终端与光网路单元之间的第一距离；基于第一距离，确定用于配置光线路终端中的神经网络的目标参数集合；以及向光网络单元发送初始化完成消息，初始化完成消息指示对神经网络的初始化已完成。
[0008]在本公开的第四方面，提供了一种用于光通信的方法，在光网络单元处，从光线路终端接收初始化完成消息，初始化完成消息指示对神经网络的初始化已完成。
[0009]在本公开的第五方面，提供了一种用于在光通信的设备。该设备包括至少一个处理器；以及与至少一个处理器耦合的存储器，存储器包含有存储于其中的指令，指令在被至少一个处理单元执行时，使得该设备执行第一方面和第三方面的方法。
[0010]在本公开的第六方面，提供了一种用于在光通信的设备。该设备包括至少一个处
理器；以及与至少一个处理器耦合的存储器，存储器包含有存储于其中的指令，指令在被至少一个处理单元执行时，使得该设备执行第二方面和第四方面的方法。
[0011]在本公开的第七方面，一种用于光通信的装置。包括：用于从光网络单元接收用于训练的畸变重复信号序列的部件，用于训练的畸变重复信号序列是光网络单元发送的用于训练的原始重复信号序列在传输中发生畸变而引起的；用于基于畸变重复信号序列和用于训练的参考原始信号序列，通过训练光线路终端中的神经网络，确定用于配置神经网络的参数集合的部件；以及用于向光网络单元发送初始化完成消息的部件，消息指示对神经网络的初始化已完成。
[0012]在本公开的第八方面，提供一种用于在光通信的装置。装置包括用于向光线路终端发送用于训练的原始重复信号序列的部件；以及用于从光线路终端接收初始化完成消息的部件，初始化完成消息指示对神经网络的初始化已完成。
[0013]在本公开的第九方面，提供一种用于在光通信的装置。装置包括用于基于从光网络单元接收的测距信号，确定光线路终端与光网路单元之间的第一距离的部件；用于基于第一距离，确定用于配置光线路终端中的神经网络的目标参数集合的部件；以及用于向光网络单元发送初始化完成消息的部件，初始化完成消息指示对神经网络的初始化已完成。
[0014]在本公开的第十方面，提供一种用于在光通信的装置。装置包括用于从光线路终端接收初始化完成消息的部件，初始化完成消息指示对神经网络的初始化已完成。
[0015]在本公开的第十一方面，提供一种计算机可读介质。该计算机可读介质上存储有指令，当指令在被至少一个处理单元执行时，使得至少一个处理单元被配置为执行第一方面到第四方面的方法。
[0016]应当理解，
技术实现思路
部分中所描述的内容并非旨在限定本公开实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。
附图说明
[0017]图1示出了本公开描述的实施例能够在其中被实现的通信系统100的示意图；
[0018]图2示出了根据本公开的某些实施例的用于OLT中的神经网络的初始化过程的信令图；
[0019]图3示出了根据本公开的某些实施例的用于OLT中的神经网络的初始化过程的信令图；
[0020]图4示出了根据本公开的某些实施例的用于OLT中的神经网络的示意图；
[0021]图5示出了根据本公开的某些实施例的用于OLT中的神经网络初始化过程的信令图；
[0022]图6示出了根据本公开的某些实施例的用于OLT中的神经网络初始化过程的信令图；
[0023]图7A和7B示出了使用根据本公开的实施例所得到的示例性的实验结果的示意图；
[0024]图8示出了根据本公开的某些实施例的用于光通信的方法的流程图；
[0025]图9示出了根据本公开的某些实施例的用于光通信的方法的流程图；
[0026]图10示出了根据本公开的某些实施例的用于光通信的方法的流程图；
[0027]图11示出了根据本公开的某些实施例的用于光通信的方法的流程图；
[0028]图12示出了适合实现本公开实施例的电子设备的简化方框图；以及
[0029]图13示出了适合实现本公开的实施例的计算机可读介质的示意图。
具体实施方式
[0030]下面将参考附图中所示出的若干示例性实施例来描述本公开的原理和精神。应当理解，描述这些具体的实施例仅是为了使本领域的技术人员能够更好地理解并实现本公开，而并非以任何方式限制本公开的范围。
[0031]如本文所使用的，术语“包括”及其类似用语应当理解为开放性包含，即“包括但不限于”。术语“基于”应当理解为“至少部分地基于”。术语“一个实施例”或“该实施例”应当理解为“至少一个实施例”。术语“第一”、“第二”等等可以指代不同的或相同的对象。下文还可能包括其他明确的和隐含的定义。
[0032]如本文所使用的，术语“确定”涵盖各种各样的动作。例如，“确定”可以包括运算、计算、处理、导出、调查、查找(例如，在表格、数据库或另一数据结构中查找)、查明等。此外，“确定”可以包括接收(例如，接收信息)、访问(例如，访问存储器中的数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于光通信的方法，包括：在光线路终端处，从光网络单元接收用于训练的畸变重复信号序列，所述用于训练的畸变重复信号序列是所述光网络单元发送的用于训练的原始重复信号序列在传输中发生畸变而引起的；基于所述畸变重复信号序列和用于训练的参考原始信号序列，通过训练所述光线路终端中的神经网络，确定用于配置所述神经网络的参数集合；以及向所述光网络单元发送初始化完成消息，所述消息指示对所述神经网络的初始化已完成。2.根据权利要求1所述的方法，其中确定用于对所述神经网络进行配置的所述参数集合包括：确定所述畸变重复信号序列中的多个重复的信号序列的平均值；以及基于所述平均值以及所述参考原始信号序列，通过训练所述神经网络，确定所述参数集合。3.根据权利要求2所述的方法，其中所述参数集合至少包括一组权重和一组偏移量，以用于配置所述神经网络。4.根据权利要求1所述的方法，还包括：向所述光网络单元发送训练数据请求，所述训练数据请求包括关于被发送的信号序列被重复的次数的信息。5.一种用于光通信的方法，包括：在光网络单元处，向光线路终端发送用于训练的原始重复信号序列；以及从所述光线路终端接收初始化完成消息，所述初始化完成消息指示对所述神经网络的初始化已完成。6.根据权利要求5所述的方法，还包括：从所述光线路终端接收训练数据请求，所述训练数据请求包括关于被发送的信号序列被重复的次数的信息；以及基于所述信息，向所述光线路终端发送所述用于训练的原始重复信号序列。7.一种用于光通信的方法，包括：在光线路终端处，基于从光网络单元接收的测距信号，确定所述光线路终端与所述光网路单元之间的第一距离；基于所述第一距离，确定用于配置所述光线路终端中的神经网络的目标参数集合；以及向所述光网络单元发送初始化完成消息，所述初始化完成消息指示对所述神经网络的初始化已完成。8.根据权利要求7所述的方法，其中确定用于配置所述光线路终端中的所述神经网络的所述目标参数集合包括：基于所述第一距离，从第二距离信息集合中选择与所述第一距离对应的第二距离信息；以及从所述神经网络的参数集合表，选择与所选择的第二距离信息对应的参数集合，以作为对所述神经网络进行配置的所述目标参数集合,所述参数集合表包括多个条目，所述多
个条目中的每个条目包括所述第二距离信息集合中的第二距离信息和对应的参数集合。9.根据权利要求7所述的方法，其中所述目标参数集合至少包括权重集合和偏移量集合，以用于配置所述神经网络。10.一种用于光通信的方法，包括：在光网络单元处，从光线路终端接收初始化完成消息，所述初始化完成消...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡小锋，叶晨晖，张凯宾，
申请(专利权)人：诺基亚通信公司，
类型：发明
国别省市：