【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于光模块，具体涉及基于高斯过程回归的单模非气密光模块性能预测方法。
技术介绍
1、光模块是现代通信系统中不可或缺的组成部分，其性能直接关系到通信网络的稳定性和可靠性。因此，准确预测和校正光模块的性能是光通信领域的一个关键挑战。在过去的几十年里，已经出现了多种方法和技术用于光模块性能预测，然而，传统方法在处理光模块性能中的随机性和不确定性方面存在一系列问题，因此需要更加创新和高效的方法来应对这些挑战。
2、传统的光模块性能预测方法通常基于统计建模，例如线性回归、多项式拟合等。这些方法通常假设光模块的性能是一个确定的函数，忽略了性能中的随机性和不确定性。虽然这些方法在某些情况下可以提供合理的预测结果，但它们无法处理复杂的性能数据，如环境温度、光功率、衰减、损耗等多个输入特征的情况。此外，它们往往不能实时地校正性能预测，因为它们无法动态地适应性能数据的变化。
3、另一种常见的性能预测方法是基于物理模型的方法，它们通过建立物理方程来描述光模块的性能。尽管这些方法可以更好地理解性能的物理原理，但它们通常需要大量的实验数据和复杂的数学建模，因此成本高昂且不易实施。此外，它们也难以处理性能数据中的随机性和不确定性，因为物理模型通常是确定性的。
4、近年来，数据驱动的方法，如机器学习和深度学习，已经在性能预测领域崭露头角。这些方法可以处理大规模的性能数据，并从中学习复杂的模式和关系。然而，这些方法在性能预测中仍然面临挑战，因为它们需要大量的标记数据进行训练，而且往往无法处理不均衡数据或数据缺失的情
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供基于高斯过程回归的单模非气密光模块性能预测方法，由于单模非气密光模块通常用于单模光纤传输，这意味着它们需要更高的精度和稳定性，以确保光信号的传输质量，因此本专利技术基于高斯过程回归，结合随机核函数和实时性能校正，提供了一种准确预测单模非气密光模块性能的方法，以提高性能预测的精度和实时性。
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、基于高斯过程回归的单模非气密光模块性能预测方法，所述方法包括：
4、步骤1：收集单模非气密光模块的历史性能数据和对应的性能输出；
5、步骤2：定义一个设定时间间距的高斯过程，定义一个具备随机核的核函数，作为高斯过程的核函数；
6、步骤3：对历史性能数据和对应的性能输出进行数据畸变，得到畸变数据，将畸变数据作为训练数据对高斯过程进行训练，得到训练后的高斯过程；
7、步骤4：使用训练后的高斯过程对历史性能数据和性能输出进行性能预测，具体包括：将历史性能数据作为输入，输入到训练后的高斯过程中，得到第一结果，将第一结果重新作为输入，输入到训练后的高斯过程中，得到第二结果，以此类推，迭代执行设定的次数后，将得到多个结果，完成高斯回归分析，将每次得到的结果作为结果集合，计算结果集合的标准差与性能输出的标准差的差值与性能输出的标准差的比值，作为该历史性能数据和对应的性能输出所处的时刻在设定时间间距后的光模块的性能预测结果，该性能预测结果表征了预测性能与标准性能的比值，超过1，则代表预测性能超过标准性能，低于1，则代表预测性能低于标准性能，等于1，则代表预测性能等于标准性能。
8、进一步的，收集到的单模非气密光模块的历史性能数据表示为：；其中，是第时刻的输入特征组合，为一个向量，；为第时刻的性能输出；为第时刻的环境温度；为第时刻的光功率；为第时刻的衰减；为第时刻的损耗；为第时刻的环境温度。
9、进一步的，步骤2中定义的设定时间间距的高斯过程的表达式为：
10、；
11、其中，表示高斯过程；是高斯过程的均值函数；是高斯过程的核函数；为设定时间间隔；为输入；为输入为时，对应的结果；表示服从高斯过程。
12、进一步的，核函数使用如下公式进行表示：
13、；
14、其中，是方差，是长度尺度；为随机函数，其表达式为：；
15、为输入的均值函数，为输入的方差；表示在给定的条件下服从正态分布。
16、进一步的，步骤3中对历史性能数据和对应的性能输出进行数据畸变，得到畸变数据的方法包括：
17、使用拉格朗日插值法定义畸变函数，使用如下公式进行表示：
18、；
19、其中，是拉格朗日插值多项式的阶数，是随机生成的拉格朗日多项式系数，和均是随机选择的拉格朗日插值点；当为历史性能数据时，为畸变的历史性能数据；当为历史性能数据对应的性能输出时，为畸变的性能输出；畸变的性能输出和畸变的历史性能数据共同组成畸变数据。
20、进一步的，将畸变数据作为训练数据对高斯过程进行训练，得到训练后的高斯过程的方法包括：
21、采用如下公式，使用最大化边缘似然来确定核函数的参数，以完成高斯过程的训练：；
22、其中，是核矩阵，元素为；为畸变的历史性能数据；为畸变的性能输出。
23、进一步的，训练后的高斯过程使用如下公式进行表示：
24、；
25、其中，为训练后的高斯过程的输入的历史性能数据；为训练后的高斯过程的输入的均值；为训练后的高斯过程的方差；为对应的性能输出；为训练后的高斯过程的结果；表示历史性能数据服从训练后的高斯过程；表示在历史性能数据服从训练后的高斯过程的条件下，对训练后的高斯过程的输入的历史性能数据进行预测得到的输出；是参数分别为和的训练后的高斯过程的核函数；是参数分别为和的高斯过程的核函数。
26、进一步的，所述方法还包括：步骤5：使用传输损耗对性能预测结果进行结果校正，具体包括：收集单模非气密光模块的光源功率、传输距离和接收功率；初始化卡尔曼滤波器的状态估计向量和协方差矩阵；其中：；定义状态转移模型，描述光信号传输损耗的变化为：；其中，是传输损耗系数；为第个时刻的状态估计，表征了在第个时刻的光信号传输损耗；
27、定义过程噪声协方差矩阵为：；其中，是光源功率的噪声方差，是传输损耗的噪声方差；定义观测模型，将状态估计映射到观测：；定义观测噪声协方差：；其中，是接收功率的噪声方差计算卡尔曼增益矩阵，使用观测来更新状态估计，更新协方差矩阵；得到时刻的传输损耗，将该传输损耗除以标准传输损耗得到损耗比，将损耗比乘以性能预测结果，完成结果校正。
28、进一步的，卡尔曼增益使用如下公式计算得到：
29、；
30、为第时刻的光源功率。
31、进一步的，采用如下公式，使用观测来更新状态估计：
32、；
33、其中，为更新后的状态估计；使用如下公式，更新协方差矩阵：
34、；
35、其中，为单位矩阵；为更新后的协方差矩阵。
36、本专利技术的基于高斯过程回归的单模非气密光模块性能预测方法，具有以下有益效果：传统的性本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于高斯过程回归的单模非气密光模块性能预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于高斯过程回归的单模非气密光模块性能预测方法，其特征在于，收集到的单模非气密光模块的历史性能数据表示为：；其中，是第时刻的输入特征组合，为一个向量，；为第时刻的性能输出；为第时刻的环境温度；为第时刻的光功率；为第时刻的衰减；为第时刻的损耗；为第时刻的环境温度。
3.如权利要求2所述的基于高斯过程回归的单模非气密光模块性能预测方法，其特征在于，步骤2中定义的设定时间间距的高斯过程的表达式为：
4.如权利要求3所述的基于高斯过程回归的单模非气密光模块性能预测方法，其特征在于，核函数使用如下公式进行表示：；其中，是方差，是长度尺度；为随机函数，其表达式为：；为输入的均值函数，为输入的方差；表示在给定的条件下服从正态分布。
5.如权利要求4所述的基于高斯过程回归的单模非气密光模块性能预测方法，其特征在于，步骤3中对历史性能数据和对应的性能输出进行数据畸变，得到畸变数据的方法包括：使用拉格朗日插值法定义畸变函数，使用如下公式进行表示：；其中
6.如权利要求1所述的基于高斯过程回归的单模非气密光模块性能预测方法，其特征在于，将畸变数据作为训练数据对高斯过程进行训练，得到训练后的高斯过程的方法包括：
7.如权利要求6所述的基于高斯过程回归的单模非气密光模块性能预测方法，其特征在于，训练后的高斯过程使用如下公式进行表示：
8.如权利要求7所述的基于高斯过程回归的单模非气密光模块性能预测方法，其特征在于，所述方法还包括：步骤5：使用传输损耗对性能预测结果进行结果校正，具体包括：收集单模非气密光模块的光源功率、传输距离和接收功率；初始化卡尔曼滤波器的状态估计向量和协方差矩阵；其中：；定义状态转移模型，描述光信号传输损耗的变化为：；其中，是传输损耗系数；为第个时刻的状态估计，表征了在第个时刻的光信号传输损耗；
9.如权利要求8所述的基于高斯过程回归的单模非气密光模块性能预测方法，其特征在于，卡尔曼增益使用如下公式计算得到：；为第时刻的光源功率。
10.如权利要求9所述的基于高斯过程回归的单模非气密光模块性能预测方法，其特征在于，采用如下公式，使用观测来更新状态估计：
...【技术特征摘要】
1.基于高斯过程回归的单模非气密光模块性能预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于高斯过程回归的单模非气密光模块性能预测方法，其特征在于，收集到的单模非气密光模块的历史性能数据表示为：；其中，是第时刻的输入特征组合，为一个向量，；为第时刻的性能输出；为第时刻的环境温度；为第时刻的光功率；为第时刻的衰减；为第时刻的损耗；为第时刻的环境温度。
3.如权利要求2所述的基于高斯过程回归的单模非气密光模块性能预测方法，其特征在于，步骤2中定义的设定时间间距的高斯过程的表达式为：
4.如权利要求3所述的基于高斯过程回归的单模非气密光模块性能预测方法，其特征在于，核函数使用如下公式进行表示：；其中，是方差，是长度尺度；为随机函数，其表达式为：；为输入的均值函数，为输入的方差；表示在给定的条件下服从正态分布。
5.如权利要求4所述的基于高斯过程回归的单模非气密光模块性能预测方法，其特征在于，步骤3中对历史性能数据和对应的性能输出进行数据畸变，得到畸变数据的方法包括：使用拉格朗日插值法定义畸变函数，使用如下公式进行表示：；其中，是拉格朗日插值多项式的阶数，是随机生成的拉格朗日多项式系数，和均是随机选择的拉格朗日插值点；当为历史性能数据时，为畸变...
【专利技术属性】
技术研发人员：高国祥，许广俊，王峻岭，陈享郭，彭德军，
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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