通过高维特征校准和元学习统一数字双子光学网络的频谱测量

科学领域:

• 光学网络工程 光学网络工程
• 数字双胞胎技术的数字双胞胎技术
• 数据校准和协调数据.

背景情况:

• 现代光学网络正在向分离和软件硬件脱发展,需要多供应商战略.
• 这些多供应商环境在数据一致性和互操作性方面带来了重大挑战,这对于数字双光网络 (DTON) 至关重要.
• 来自各种光谱分析仪 (OSA) 的不一致的光谱数据阻碍了高准确度的DTON建模和光谱特征分析.

研究的目的:

• 以数学模型和分析OSA对光网络中光谱特征的影响.
• 开发和验证用于校准来自多供应商OSA的不一致光谱数据的方法.
• 在下一代光网络中实现一致的感知数据采集和可互操作的管理.

主要方法:

• 建立了一个数学模型来分析OSA诱导的光谱特征变化.
• 设计了一个高维特征校准 (HDFC) 工具,使用多层感知子 (MLP).
• 提出了一种基于模型不可知性元学习 (MAML) 算法的自适应感知信息校准 (APIC) 方法,用于自适应数据对齐.

主要成果:

• 拟议的HDFC和APIC方法有效地减轻了由不同的OSA引起的光谱数据差异.
• 通过模拟和实验验证,在光谱特征提取方面提高了准确性.
• 确定了将APIC集成到多供应商DTON运营中的定义用例和工作流程.

结论:

• HDFC 和 APIC 方法为在多供应商光学网络中协调光谱数据提供了强大的解决方案.
• 这项工作通过确保数据的一致性,显著提高了数字双光网络 (DTON) 的可靠性和准确性.
• 开发的技术对于在未来光网络基础设施中推进互操作性管理和一致的数据采集至关重要.