基于神经网络实现光网络OSNR估计及链路软故障定位

发布时间：2024-05-16 05:26

　　互联网的发展,带动了网络业务需求的上涨。作为互联网重要的基础设施,光网络表现出越来越灵活和高效的发展态势,光网络中的光路部署和实时信号质量监测变得越来越复杂。通过对光网络中未建立光路的信号质量预测,可以利于光网络建设和动态配置。此外,光网络中光路的实时信号质量监测,特别是针对光路故障的监测和定位,也是高速动态光网络生存性保障的重点。近年来,将人工智能的技术应用到光网络领域研究层出不穷,本文将围绕利用机器学习(Machine Learning,ML)算法进行光网络中光路传输质量评估和故障监测这两方面进行分析研究。本文的主要研究内容及主要创新有:1、本文利用大量历史光路样本,采用神经网络算法对光网络中待建光路光信噪比(Optical Signal Noise Ratio,OSNR)进行准确估计。本文首先考虑了光网络中光路受相邻光路的非线性干扰和光学监测不确定性的影响,提出了新型的基于神经网络的OSNR估计模型。通过在NSFNET上进行广泛的仿真,对多个神经网络模型参数和网络参数的研究分析,当容许估计误差在0.5 dB以内,神经网络估计光路OSNR模型可获得98%以上的估计准确率。2、掺铒光...

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-1MP神经元模型

神经网络的提出是出于对生物神经网络的思考,模拟生物大脑的网络处理方式。在生物神经网络中,每个神经元之间互连,当神经元接收了外部的输入,其神经元电位处于较高电平时,神经元会处于“兴奋”状态,会向其他神经元传递化学物质。如图2-1所示,一直沿用至今的“感知网络(Multilayer....

图2-2DNN基本结构

图2-1MP神经元模型将多个神经元按不同的层次结构进行连接扩展,就产生了神经网络。如图2-2,神经网络的结构为一个输入层,一个输出层,及大于等于一层的隐藏层,通常把大于三层隐藏层的神经网络称为深度神经网络。假设输入层有5个神经元,隐藏层第一层有10个神经元,则他们之间会产生50....

图2-3四种激活函数

ReLu函数的全称为RectifiedLinearUnits,ReLu是目前深层神经网络中经常使用的激活函数,是一个斜坡函数,定义为:ReLu对于随机梯度下降的收敛有巨大的加速作用,但当x是小于0的时候,从此所有流过这个神经元的梯度将都变成0,这个时候这个ReLu神经元在训练....

图2-4BP算法步骤

因此,得到神经网络的最后输出后,再使用BP算法,通过迭代调整来更新权重值,进而优化神经网络模型,最终实际结果与预测结果之间的误差得以进一步减小。通常将交叉熵作为神经网络的损失函数,用来衡量神经网络期望输出向量Y与输出向量?Y的距离。交叉熵产生于信息论里面的信息压缩编码技术,但是它....

本文编号：3974756