【技术实现步骤摘要】
本专利技术提出了一种光模块工作模式智能调节方法，属于光通信。
技术介绍
1、光模块是现代通信网络中的关键组件，其性能和工作状态对整个通信系统的稳定性和效率具有重要影响。为了确保光模块能够始终处于最佳工作状态，需要一种能够智能调节光模块工作模式的系统和方法。
2、传统的光模块调节方法通常基于固定的参数阈值进行工作模式的调整，这种方法无法根据光模块的实际工作状态进行动态调整，因此可能无法达到最佳的工作效果。此外，传统的调节方法也无法对光模块的工作状态进行实时监测和持续优化。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种光模块工作模式智能调节方法，用以解决上述
技术介绍
中提到的问题：
2、本专利技术提出的一种光模块工作模式智能调节方法，所述方法包括：
3、s1：通过多参数传感器组实时采集光模块的关联参数数据，并将采集的关联参数数据发送至微处理器组；
4、s2：所述微处理器组对接收到的关联参数数据进行处理，并将处理后的结果输入到分析模型，通过分析模型以及机器学习算法对光模块的工作状态进行分析；
5、s3：根据分析结果，通过预定义的规则库确定光模块应调整至的最佳工作模式，根据模式判定结果，自动调整光模块的工作参数；
6、s4：调整完成后，对所述光模块的工作状态进行持续监测，若未调整至最佳工作模式，则重复上述s1-s4。
7、进一步的，所述通过多参数传感器组实时采集光模块的关联参数数据，并将采集的关联参数数据发送至微处
8、设计传感器网络结构，并根据网络结构设置传感器网络，根据光模块的具体特性和安装环境，合理分布各类传感器节点；
9、在传感器网络中对每个传感器节点进行唯一标识，进行网络初始化，所有传感器节点向主节点进行注册，报告其类型和位置信息；
10、传感器节点根据预设的采集频率，实时监测光模块的关联参数数据；传感器节点处对采集到的关联参数数据进行预处理；
11、所述传感器节点对预处理后的数据进行相应处理，生成数据包，通过无线通信网络将所述数据包传输至主节点；
12、主节点收集来自各个叶节点的数据包，进行汇总整理；将整理后的数据发送至微处理器组。
13、进一步的，所述设计传感器网络结构，并根据网络结构设置传感器网络，包括：
14、确定需要通过传感器网络监测的光模块参数，并选择网络拓扑结构，所述网络拓扑结构为树状拓扑结构；
15、对选择的树状拓扑结构的网络节点进行定义，所述网络节点包括叶节点以及主节点，所述叶节点也即传感器节点；
16、基于监测目标选择适当的传感器类型，并确定主节点。
17、进一步的，所述传感器节点对预处理后的数据进行相应处理，生成数据包，通过无线通信网络将所述数据包传输至主节点；包括：
18、所述传感器节点接收到预处理后的数据，根据传感器类型将预处理后的数据划分为多个数据块；
19、对每个数据块进行压缩，对压缩完的数据块进行加密，并生成多个数据包；
20、建立的无线通信连接，并根据无线通信网络的特性，将可用的频段或时间划分为多个通道；
21、在数据包中加入数字签名，通过多个通道将所述数据包发送至主节点；
22、所述主节点接收到数据包后，对所述数据包进行完整性验证，并将验证后的数据包进行汇总整理。
23、进一步的，所述微处理器组对接收到的关联参数数据进行处理，并将处理后的结果输入到分析模型，通过分析模型以及机器学习算法对光模块的工作状态进行分析，包括：
24、指定微处理组中的一个微处理器为数据接收点，通过数据接收点对接收到的数据包进行解密并解压缩；
25、根据当前的工作负载、微处理器的处理能力和数据特性，制定一个分发策略，所述分发策略包括轮询分发、基于任务复杂度的权重分配以及考虑数据局部性的分配策略；
26、根据确定的分发策略，数据接收点的微处理器将解密并压缩后的数据包进行拆分并分发给其他的微处理器；
27、各个微处理器对接收到的数据包进行并行处理，处理完成后，各个微处理器将处理结果传输至数据接收点，数据接收点对数据进行汇总及同步；
28、将经过汇总及同步的数据输入到分析模型中，分析模型通过机器学习算法对输入的数据进行处理；
29、通过机器学习算法的处理，分析模型对光模块的工作状态进行分析，并获得分析结果，
30、进一步的，所述根据分析结果，通过预定义的规则库确定光模块应调整至的最佳工作模式，根据模式判定结果，自动调整光模块的工作参数，包括：
31、预先定义一个包含多种工作场景与相应最优工作模式的规则库；所述规则库基于光模块的设计参数、性能指标和实际应用需求；
32、根据光模块当前的工作状态和规则库，确定最适合当前条件的工作模式，所述工作模式包括功率节能模式、高性能模式以及平衡模式；
33、针对选定的工作模式，确定光模块工作参数的调整方案；并通过控制接口自动调整光模块的工作参数；
34、进一步的，所述调整完成后，对所述光模块的工作状态进行持续监测，若未调整至最佳工作模式，则重复上述s1-s4，包括：
35、调整完成后，再次利用多参数传感器组对光模块的工作状态进行持续监测；将调整后的性能指标与预期的最佳工作模式要求进行对比，验证调整效果是否达标；
36、基于调整后的性能评估结果，分析存在的差距和潜在的改进空间；若性能未达到最佳状态，根据反馈信息决定是否进入下一轮的s1-s4迭代优化流程。
37、进一步的，所述根据反馈信息决定是否进入下一轮的s1-s4迭代优化流程；包括：
38、若光模块的性能接近但未完全达到预期的最佳工作模式标准；则直接进入s3阶段，对参数进行细微调整，并通过s4验证调整效果；
39、若光模块的性能显著低于预期，则需要从头开始重新评估光模块的工作状态和环境参数，利用更新的数据重新进行分析和模式匹配，然后再次执行调整；
40、若光模块的性能未达到最佳状态，且监测到环境条件有显著变化；则需要重新采集关联参数数据，并基于当前环境重新分析和调整；
41、若光模块的性能波动较大，无法稳定达到预期的工作模式；则在进入下一轮s1-s4流程之前，对导致性能不稳定的原因进行诊断；根据诊断结果采取相应措施，并根据情况决定是否重新执行s1-s4流程。
42、本专利技术提出的一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以实现如上述中任一所述的一种光模块工作模式智能调节方法。
43、本专利技术提出的一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述的存储器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述中任一所述的一种光模块工作模式智能调节方法。
44、本专利技术有益本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种光模块工作模式智能调节方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述一种光模块工作模式智能调节方法，其特征在于，所述通过多参数传感器组实时采集光模块的关联参数数据，并将采集的关联参数数据发送至微处理器组，包括：
3.根据权利要求2所述一种光模块工作模式智能调节方法，其特征在于，所述设计传感器网络结构，并根据网络结构设置传感器网络，包括：
4.根据权利要求2所述一种光模块工作模式智能调节方法，其特征在于，所述传感器节点对预处理后的数据进行相应处理，生成数据包，通过无线通信网络将所述数据包传输至主节点；包括：
5.根据权利要求1所述一种光模块工作模式智能调节方法，其特征在于，所述微处理器组对接收到的关联参数数据进行处理，并将处理后的结果输入到分析模型，通过分析模型以及机器学习算法对光模块的工作状态进行分析，包括：
6.根据权利要求1所述一种光模块工作模式智能调节方法，其特征在于，所述根据分析结果，通过预定义的规则库确定光模块应调整至的最佳工作模式，根据模式判定结果，自动调整光模块的工作参数，包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种光模块工作模式智能调节方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述一种光模块工作模式智能调节方法，其特征在于，所述通过多参数传感器组实时采集光模块的关联参数数据，并将采集的关联参数数据发送至微处理器组，包括：
3.根据权利要求2所述一种光模块工作模式智能调节方法，其特征在于，所述设计传感器网络结构，并根据网络结构设置传感器网络，包括：
4.根据权利要求2所述一种光模块工作模式智能调节方法，其特征在于，所述传感器节点对预处理后的数据进行相应处理，生成数据包，通过无线通信网络将所述数据包传输至主节点；包括：
5.根据权利要求1所述一种光模块工作模式智能调节方法，其特征在于，所述微处理器组对接收到的关联参数数据进行处理，并将处理后的结果输入到分析模型，通过分析模型以及机器学习算法对光模块的工作状态进行分析，包括：
6.根据权利要求1所述一种光模块工作模式智能调节方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁均，向小伟，覃春燕，胡峰，
申请(专利权)人：深圳市百通光通信技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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