本发明专利技术涉及光分路器技术领域，具体涉及一种基于5G信号的光分路器控制系统，包括光分路器、控制模块以及5G信号接收装置；所述控制模块连接至5G信号接收装置，用于接收通过5G网络发送的控制信号；所述控制模块基于所接收的控制信号控制光分路器进行工作；所述控制模块具有处理器、存储器以及嵌入其中的控制程序，该控制程序包括用于解析接收到的5G信号中的控制指令的指令解析模块以及根据解析结果控制光分路器的指令执行模块。本发明专利技术，实现了光分路器的实时、远程和智能化的控制，提高了光分路器的工作效率和稳定性，且具有较高的使用灵活性和便利性。活性和便利性。活性和便利性。
【技术实现步骤摘要】
一种基于5G信号的光分路器控制系统
[0001]本专利技术涉及光分路器
，尤其涉及一种基于5G信号的光分路器控制系统。
技术介绍
[0002]光分路器(optical splitter)是光网络中的一个关键设备，用于将入射光分割为两个或更多的输出光，它在光通信、光纤传感器和光计算等领域都有着广泛的应用，然而，对于光分路器的控制主要还依赖于传统的方法，如手动调整或基于有限规则的自动控制，这些方法往往难以应对复杂的工作环境和需求。
[0003]随着5G通信技术的发展，其高速、大带宽和低时延的特性为光分路器的远程和实时控制提供了可能，然而，如何有效地利用5G信号来控制光分路器，依然是一个尚未解决的问题。
[0004]此外，随着人工智能技术，特别是深度学习和贝叶斯推断算法的发展，智能化的设备控制成为可能，这些算法可以从大量的历史数据中学习，然后预测和决定最优的控制策略，然而，这些算法如何结合5G信号，以实现对光分路器的智能化控制，也是一个尚未解决的问题。
[0005]因此，针对上述问题，我们提出了一种基于5G信号的光分路器控制系统，该系统结合了5G通信技术、深度学习和贝叶斯推断算法，可以实现对光分路器的远程、实时和智能化的控制。
技术实现思路
[0006]有鉴于此，本专利技术的目的在于提出一种基于5G信号的光分路器控制系统，以解决传统手动调整或基于有限规则的自动控制，往往难以应对复杂的工作环境和需求的问题。
[0007]基于上述目的，本专利技术提供了一种基于5G信号的光分路器控制系统。
[0008]一种基于5G信号的光分路器控制系统，包括光分路器、控制模块以及5G信号接收装置；所述控制模块连接至5G信号接收装置，用于接收通过5G网络发送的控制信号；所述控制模块基于所接收的控制信号控制光分路器进行工作；所述控制模块具有处理器、存储器以及嵌入其中的控制程序，该控制程序包括用于解析接收到的5G信号中的控制指令的指令解析模块以及根据解析结果控制光分路器的指令执行模块。
[0009]进一步的，所述5G信号接收装置包括一个或多个天线、一个接收器、一个解调器以及一个增强器；所述天线用于接收5G信号；所述接收器用于将接收到的5G信号转换为电信号；所述解调器用于对增强后的电信号进行解调处理以获取控制指令；所述增强器用于对电信号进行增强。
[0010]进一步的，所述5G信号接收装置还包括一个多天线接收模块，该模块通过合并多个天线接收到的5G信号，提高信号的接收质量，所述多天线接收模块采用最大比合并（Maximal Ratio Combining，MRC）技术，通过权衡各个天线接收到的信号质量，实现最优的信号合并。
[0011]进一步的，所述控制模块还包括一个接口转换模块，用于将解析得到的控制指令转换为光分路器可以识别的控制信号。
[0012]进一步的，所述光分路器包括输入端口、输出端口以及光路切换装置，输入端口接收输入的光信号，输出端口输出经过光路切换装置处理的光信号，所述光路切换装置根据控制模块发出的控制信号对输入的光信号进行切换。
[0013]进一步的，所述控制模块还包含一个反馈模块，用于将光分路器的工作状态反馈至5G网络，所述反馈模块包括一个状态采集模块，用于采集光分路器的工作状态信息；以及一个状态传输模块，用于将采集到的工作状态信息通过5G网络传输，所述状态采集模块内含传感器，用于实时监测光分路器的温度、压力、振动等物理状态，并将这些信息反馈至控制模块，所述状态传输模块使用的是5G网络的上行链路，以支持实时、高速的状态信息传输。
[0014]进一步的，所述控制模块还包括机器学习单元，该学习单元利用机器学习算法，根据光分路器的历史工作状态和接收到的控制指令，学习并预测未来可能的工作状态和最优的控制策略，所述机器学习单元包括训练子模块和预测子模块；所述训练子模块根据光分路器的历史工作状态和接收到的控制指令进行训练，生成模型，所述训练子模块基于深度学习算法；所述预测子模块使用生成的模型，预测光分路器未来可能的工作状态和最优的控制策略，所述预测子模块在预测过程中，使用贝叶斯推断算法，为预测结果提供概率性的信任度，以更准确地指导光分路器的工作。
[0015]进一步的，所述5G信号接收装置还包括一个过滤器，用于过滤掉非5G信号，所述过滤器为带通滤波器，可过滤出指定频段的5G信号，所述带通滤波器的通带频率范围可动态调整，以适应5G网络的频率分配变化。
[0016]进一步的，所述训练子模块中，具体使用深度神经网络(DNN)进行训练，考虑到一个单层的全连接神经网络，我们可以使用以下公式进行计算：y = σ(Wx + b)其中，x是输入的状态和控制指令，W和b分别是神经网络的权重和偏置，σ是非线性激活函数，例如ReLU函数，y是网络的输出，表示预测的工作状态和控制策略；深度神经网络是由多个这样的层叠加起来，每一层的输出成为下一层的输入；在训练过程中，我们使用反向传播算法来更新权重W和偏置b，以最小化预测错误，预测错误可以通过以下损失函数L来衡量：L = 1/N ∑ (y_true
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y_pred)^2其中，y_true是实际的工作状态和控制策略，y_pred是神经网络的预测结果，N是训练样本的数量；在预测子模块中，我们使用训练好的神经网络模型，输入当前的状态和控制指令，就可以得到预测的工作状态和控制策略。
[0017]进一步的，所述贝叶斯推断算法来进行未知参数的估计和预测具体为：先假设我们需要推断的参数为θ，观测到的数据为D，使用以下公式进行计算：P(θ | D) = P(D | θ)P(θ) / P(D)其中，P(θ | D)是后验概率，表示在给定观测数据D的条件下，参数θ的概率分布；P(D | θ)是似然函数，表示在给定参数θ的条件下，观测到数据D的概率；P(θ)是先验概率，表示在没有任何观测数据之前，参数θ的概率分布；P(D)是证据，表示在所有可能的参数取值下，观测到数据D的概率；具体应用在本专利技术中，我们可以将观测到的数据D视为由5G信号接收装置接收到的5G信号，以及光分路器的实时工作状态，例如温度、压力、振动等；参数θ则可以视为光分路器的控制策略；根据历史数据，计算出先验概率P(θ)，然后根据新收到的5G信号和光分路器的实时工作状态，计算似然函数P(D | θ)，然后根据贝叶斯公式计算出后验概率P(θ | D)，我们选择后验概率最大的控制策略，作为当前的控制策略。
[0018]本专利技术的有益效果：本专利技术，具有实时性和远程控制：基于5G信号的光分路器控制系统利用5G网络的高速、大带宽和低时延的特性，实现了对光分路器的实时和远程控制，大大提高了光分路器的使用灵活性和便利性。
[0019]本专利技术，具有智能化的控制：通过结合深度学习和贝叶斯推断算法，该系统能从历史数据中学习，并根据实时的5G信号和光分路器的工作状态，动态地决定最优的控制策略。这种智能化的控制方式，可以有效地应对复杂的工作环境和需求，提高了光分路器的工作效率和稳定性。本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于5G信号的光分路器控制系统，其特征在于，包括光分路器、控制模块以及5G信号接收装置；所述控制模块连接至5G信号接收装置，用于接收通过5G网络发送的控制信号；所述控制模块基于所接收的控制信号控制光分路器进行工作；所述控制模块具有处理器、存储器以及嵌入其中的控制程序，该控制程序包括用于解析接收到的5G信号中的控制指令的指令解析模块以及根据解析结果控制光分路器的指令执行模块。2.根据权利要求1所述的一种基于5G信号的光分路器控制系统，其特征在于，所述5G信号接收装置包括一个或多个天线、一个接收器、一个解调器以及一个增强器；所述天线用于接收5G信号；所述接收器用于将接收到的5G信号转换为电信号；所述解调器用于对增强后的电信号进行解调处理以获取控制指令；所述增强器用于对电信号进行增强。3.根据权利要求2所述的一种基于5G信号的光分路器控制系统，其特征在于，所述5G信号接收装置还包括一个多天线接收模块，该模块通过合并多个天线接收到的5G信号，提高信号的接收质量，所述多天线接收模块采用最大比合并技术，通过权衡各个天线接收到的信号质量，实现最优的信号合并。4.根据权利要求1所述的一种基于5G信号的光分路器控制系统，其特征在于，所述控制模块还包括一个接口转换模块，用于将解析得到的控制指令转换为光分路器可以识别的控制信号。5.根据权利要求1所述的一种基于5G信号的光分路器控制系统，其特征在于，所述光分路器包括输入端口、输出端口以及光路切换装置，输入端口接收输入的光信号，输出端口输出经过光路切换装置处理的光信号，所述光路切换装置根据控制模块发出的控制信号对输入的光信号进行切换。6.根据权利要求1所述的一种基于5G信号的光分路器控制系统，其特征在于，所述控制模块还包含一个反馈模块，用于将光分路器的工作状态反馈至5G网络，所述反馈模块包括一个状态采集模块，用于采集光分路器的工作状态信息；以及一个状态传输模块，用于将采集到的工作状态信息通过5G网络传输。7.根据权利要求1所述的一种基于5G信号的光分路器控制系统，其特征在于，所述控制模块还包括机器学习单元，该学习单元利用机器学习算法，根据光分路器的历史工作状态和接收到的控制指令，学习并预测未来可能的工作状态和最优的控制策略，所述机器学习单元包括训练子模块和预测子模块；所述训练子模块根据光分路器的历史工作状态和接收到的控制指令进行训练，生成模型，所述训练子模块基于深度学习算法；所述预测子模块使用生成的模型，预测光分路器未来可能的工作状态和最优的控制策略，所述预测子模块在预测过程中，使用贝叶斯推断算法，为预测结果提供概率性的信任度...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈伟达，王春风，傅海鑫，傅超阳，谢章秋，
申请(专利权)人：河北雄安亿晶云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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