【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于光模块，具体涉及基于变分自编码器的高速多模光模块性能优化方法。
技术介绍
1、在现代通信和数据传输领域，光通信技术一直占据着重要地位。随着数字化和网络化的迅速发展，对高速、高效、可靠的光通信系统的需求不断增加。多模光模块作为光通信系统中的重要组成部分，负责将电子信号转换为光信号，并实现光信号的传输和接收。然而，多模光模块的性能优化一直是一个复杂且具有挑战性的问题。
2、在过去的几十年里，已经出现了许多多模光模块的设计和制造方法，以满足不同应用领域的需求。这些技术通常基于模拟和实验，依赖于经验和专业知识。然而，这些传统方法存在一些问题和局限性，包括以下方面：传统的多模光模块设计和优化方法通常依赖于试验和经验，需要耗费大量的时间和资源。优化过程往往是迭代的，需要大量的试验和调整，效率低下。传统方法通常需要高度专业化的知识和技能，包括光学工程、电子工程等领域的专业知识。这限制了一般工程师和研究人员参与多模光模块的设计和优化。随着通信技术的不断发展，市场需求和应用场景也在不断变化。传统方法难以快速适应这些变化，导致产品开发周期较长。多模光模块的性能受到多种因素的影响，包括光学元件的精度、环境因素等。传统方法往往无法保证性能的稳定性。传统方法缺乏自动化和智能化的优化过程，需要人工干预和调整，效率低下。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供基于变分自编码器的高速多模光模块性能优化方法。本专利技术能够显著提高多模光模块的性能、降低了优化难度，以及能够快速适应变
2、为了解决上述问题，本专利技术的技术方案是这样实现的：
3、基于变分自编码器的高速多模光模块性能优化方法，所述方法包括：
4、步骤1：收集高速多模光模块的性能数据，包括：输入信号特征以及相应的输出性能度量；
5、步骤2：定义一个高维空间为潜在空间，其中每个点为一个潜在变量，表示一个可能的模块配置；
6、步骤3：建立一个变分自编码器，包括编码器和解码器；编码器将输入信号特征映射到潜在空间中的概率分布，解码器则从潜在空间中重建输入信号特征；
7、步骤4：定义变分自编码器的目标函数；使用训练数据来训练变分自编码器的编码器，训练目标为最小化目标函数；
8、步骤5：从潜在空间的先验分布中采样得到潜在变量，表示不同的模块配置；使用解码器将采样的潜在变量映射回输入信号特征空间，从而生成模块配置参数；模块配置参数表示高速多模光模块的最佳配置；
9、步骤6：根据模块配置参数对应的输入信号特征，找到对应的输入性能度量，再根据输入性能度量计算对应的性能度量值；若性能度量值超过设定的阈值，则使用对应的模块配置参数进行优化；若性能度量值等于或低于设定的阈值，则重新根据另一模块配置参数，计算其对应的性能度量值，直到计算出的性能度量值超过设定的阈值。
10、进一步的，所述输入信号特征包括多个输入信号特征值，分别为：光功率、波长、调制格式、调制速率、光信号的模式、信号幅度、信号调制深度、光信号的相位、信噪比和传输距离；所述输出性能度量包括多个输出性能度量值，分别为：误码率、符号错误率、传输速率、光信号质量、误差向量幅度、波形畸变度、光谱带宽、传输延迟、光损耗、光模式耦合程度和光信号波形的峰值与峰谷比。
11、进一步的，所述步骤3中变分自编码器的编码器的建立过程包括：设步骤1中收集到的输入信号特征为，对应的输出性能度量为；设置概率分布为潜在空间的先验分布，表示潜在变量；引入两个神经网络，分别用于参数化均值和方差；这两个神经网络的输出分别为标准正太分布的和；从概率分布中，采样一个潜在变量；计算kl散度，衡量与标准正态分布之间的差异；基于计算出的kl散度使用重参数化技巧对潜在变量进行采样，使其可导。
12、进一步的，所述概率分布使用如下公式进行表示：；其中，输入信号特征为一个向量，包含多个向量值，每个向量值对应一个输入信号特征值；为求矩阵的行列式计算；为输入信号特征的维度；是每个维度下的均值；是每个维度下的方差；为混合系数，为设定值，取值范围为0.2到0.4。
13、进一步的，使用如下公式计算kl散度：；其中，为kl散度。
14、进一步的，使用如下公式，基于计算出的kl散度，使用重参数化技巧对潜在变量进行采样，使其可导：；其中，为从标准正态分布中采样得到的随机噪声；为对潜在变量进行采样后得到的结果。
15、进一步的，所述步骤3中变分自编码器的解码器的建立过程包括：建立解码器神经网络：定义一个神经网络为解码器，输入是潜在变量，而输出是重建的输入信号特征，与编码器的输入信号特征的维度相匹配；为了能够对解码器进行反向传播梯度，使用重参数化技巧不直接从中采样，而是从标准正态分布中采样一个随机向量，然后使用和来生成潜在变量；使用潜在变量作为解码器的输入，通过神经网络进行反向传播，以生成重建的输入信号特征。
16、进一步的，步骤4中定义变分自编码器的目标函数使用如下公式进行表示：
17、；表示期望值；为目标函数值；为函数调整值。
18、进一步的，所述方法还包括：对目标函数使用变分推理和证据下界来优化变分自编码器的目标函数中的函数调整值。
19、进一步的，使用如下公式对目标函数使用变分推理和证据下界来优化变分自编码器的目标函数中的函数调整值：；其中，是解码器重建的输入信号特征的潜在空间的先验分布；表示计算和的散度;为优化后的变分自编码器的目标函数中的函数调整值。
20、本专利技术的基于变分自编码器的高速多模光模块性能优化方法，具有以下有益效果：本专利技术通过利用变分自编码器和机器学习技术，本专利技术的方法可以智能地学习和优化模块配置参数，以使多模光模块在各种应用场景下实现最佳性能。这包括提高光功率、降低误码率、提高传输速率、改善信号质量等方面的性能指标。相比传统的试验和经验方法，本专利技术大大减少了性能优化的时间和资源成本，使多模光模块更容易达到或超越性能要求。通过对输入信号特征和性能度量的建模，系统可以智能地学习不同配置参数之间的关系，并根据实际需求进行调整。这种智能化程度使多模光模块更加灵活，能够适应不同的应用场景和变化的需求。在本专利技术中，变分自编码器的目标函数结合了性能度量、重建误差和kl散度。通过最小化这个目标函数，本专利技术实现了多模光模块的自动化性能优化。这个目标函数不仅包括了性能度量的优化，还考虑了模块配置的探索和适应性。这使得优化过程更加智能化，能够适应不同的应用场景和性能指标要求。通过从潜在空间的先验分布中采样潜在变量，生成不同的模块配置参数。在优化过程中，这个过程的快速性和灵活性使多模光模块能够快速适应不同的市场需求和应用变化。当市场要求发生变化时，只需重新生成适合新要求的模块配置参数，而无需重新设计和制造整个模块，从而节省了时间和成本。vae和目标函数的结合，以及步骤5中的潜在变量采样过程，提高了多模光模块的性能稳定性。vae能够建立模块本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于变分自编码器的高速多模光模块性能优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于变分自编码器的高速多模光模块性能优化方法，其特征在于，所述输入信号特征包括多个输入信号特征值，分别为：光功率、波长、调制格式、调制速率、光信号的模式、信号幅度、信号调制深度、光信号的相位、信噪比和传输距离；所述输出性能度量包括多个输出性能度量值，分别为：误码率、符号错误率、传输速率、光信号质量、误差向量幅度、波形畸变度、光谱带宽、传输延迟、光损耗、光模式耦合程度和光信号波形的峰值与峰谷比。
3.如权利要求2所述的基于变分自编码器的高速多模光模块性能优化方法，其特征在于，所述步骤3中变分自编码器的编码器的建立过程包括：设步骤1中收集到的输入信号特征为，对应的输出性能度量为；设置概率分布为潜在空间的先验分布，表示潜在变量；引入两个神经网络，分别用于参数化均值和方差；这两个神经网络的输出分别为标准正太分布的和；从概率分布中，采样一个潜在变量；计算KL散度，衡量与标准正态分布之间的差异；基于计算出的KL散度使用重参数化技巧对潜在变量进行采样，使其可导。
<...【技术特征摘要】
1.基于变分自编码器的高速多模光模块性能优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于变分自编码器的高速多模光模块性能优化方法，其特征在于，所述输入信号特征包括多个输入信号特征值，分别为：光功率、波长、调制格式、调制速率、光信号的模式、信号幅度、信号调制深度、光信号的相位、信噪比和传输距离；所述输出性能度量包括多个输出性能度量值，分别为：误码率、符号错误率、传输速率、光信号质量、误差向量幅度、波形畸变度、光谱带宽、传输延迟、光损耗、光模式耦合程度和光信号波形的峰值与峰谷比。
3.如权利要求2所述的基于变分自编码器的高速多模光模块性能优化方法，其特征在于，所述步骤3中变分自编码器的编码器的建立过程包括：设步骤1中收集到的输入信号特征为，对应的输出性能度量为；设置概率分布为潜在空间的先验分布，表示潜在变量；引入两个神经网络，分别用于参数化均值和方差；这两个神经网络的输出分别为标准正太分布的和；从概率分布中，采样一个潜在变量；计算kl散度，衡量与标准正态分布之间的差异；基于计算出的kl散度使用重参数化技巧对潜在变量进行采样，使其可导。
4.如权利要求3所述的基于变分自编码器的高速多模光模块性能优化方法，其特征在于，所述概率分布使用如下公式进行表示：；其中，输入信号特征为一个向量，包含多个向量值，每个向量值对应一个输入信号特征值；为求矩阵的行列式计算；为输入信号特征的维度；是每个维度下的均值；是每个维度下的方差；为混合系数，为设定值，取值范围为0.2到0.4。
5.如权利要求4所述的基于变分自编码器的高速多模光模块性能优化方法，其特征在于，使用如下公式计...
【专利技术属性】
技术研发人员：邬俊峰，许广俊，王峻岭，彭德军，陈享郭，
申请(专利权)人：四川省光为通信有限公司，
类型：发明
国别省市：
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