在MDM-EON系统中基于ORT图像和IMT-MIMO-ResNet的多模式多参数联合光学性能监测
Optics express
|June 14, 2025
概括
本研究引入了一种新的光学性能监测 (OPM) 方法,用于模式划分多重复合弹性光学网络 (MDM-EONs). 它可以同时监控五种空间模式中的多个参数,具有高精度和更少的复杂性.
科学领域:
- 光学通信系统 光学通信系统
- 信号处理 信号处理
- 机器学习在网络中的应用.
背景情况:
- 现有的光学性能监测 (OPM) 设备仅限于监测单个空间模式.
- 模式划分多重复合弹性光学网络 (MDM-EONs) 需要对多个空间模式进行先进的监控技术.
- 准确识别比特率和调制格式等参数对于网络性能至关重要.
研究的目的:
- 为MDM-EON系统开发一种新的联合OPM方案,能够同时监控多个空间模式.
- 通过使用最佳转换 (ORT) 图像,增强不同空间模式中的各种参数的差异化.
- 为集成的OPM设计一个改进的多任务多输入多输出残余神经网络 (IMT-MIMO-ResNet).
主要方法:
- 集成最佳变换 (ORT) 图像与IMT-MIMO-ResNet模型.
- 开发一个联合的OPM方案,同时监测每个MF的比特速率 (BRs),调制格式 (MFs),模式合 (MC) 强度和光信号噪声比 (OSNR) 在五种空间模式之间.
- 在高颜色分散,差异群延迟和纤维非线性等具有挑战性的条件下评估方案的稳定性.
主要成果:
- 在每个空间模式的 baud rate识别 (BRI) 和调制格式识别 (MFI) 中实现了100%的准确性.
- 已证明的平均绝对误差 (MAE) 低于0.4dB的OSNR值和0.010的MC强度.
- 对各种光学损害表现出有利的坚固性.
- 计算复杂性大约是典型OPM方案的1/7,用FLOP和Param来衡量.
结论:
- 拟议的联合OPM计划有效监控MDM-EON中的多个空间模式,克服了以前的限制.
- 整合ORT图像和IMT-MIMO-ResNet为OPM提供了高精度和高效率.
- 该方案的稳定性和减少的计算复杂性使其成为未来光学网络的有希望的解决方案.
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