Author Affiliations
Abstract
1 Nankai University, Institute of Modern Optics, Tianjin, China
2 University of Arizona, Department of Electrical and Computer Engineering, Tucson, Arizona, United States
3 University of Southern California, Department of Electrical Engineering, Los Angeles, California, United States
4 University of Louisiana at Lafayette, Department of Electrical and Computer Engineering, Lafayette, Louisiana, United States
5 Xi’an Jiaotong University, School of Information and Communications Engineering, Xi’an, China
A designed visual geometry group (VGG)-based convolutional neural network (CNN) model with small computational cost and high accuracy is utilized to monitor pulse amplitude modulation-based intensity modulation and direct detection channel performance using eye diagram measurements. Experimental results show that the proposed technique can achieve a high accuracy in jointly monitoring modulation format, probabilistic shaping, roll-off factor, baud rate, optical signal-to-noise ratio, and chromatic dispersion. The designed VGG-based CNN model outperforms the other four traditional machine-learning methods in different scenarios. Furthermore, the multitask learning model combined with MobileNet CNN is designed to improve the flexibility of the network. Compared with the designed VGG-based CNN, the MobileNet-based MTL does not need to train all the classes, and it can simultaneously monitor single parameter or multiple parameters without sacrificing accuracy, indicating great potential in various monitoring scenarios.
pulse amplitude modulation optical performance monitoring intensity modulation optical fiber communication neural network applications Advanced Photonics Nexus
2024, 3(2): 026009
1 湖北大学微电子学院，湖北 武汉 430062
2 华中科技大学光学与电子信息学院下一代互联网接入系统国家工程研究中心，湖北 武汉 430074
提出了一种基于信号光谱和多任务深度神经网络（MT-DNN）的多信道并行光性能监测（OPM）方案，采集多信道光谱图进行预处理来设计幅度直方图（Ahs），可实现波分复用（WDM）系统多信道调制格式识别（MFI）和光信噪比（OSNR）监测。在建立的3信道WDM相干光通信系统中，对由PDM-4QAM/16QAM/64QAM组合的10种调制格式的3信道信号实现了MFI准确率为100%、OSNR监测的平均绝对误差（MAE）为0.16 dB的精准监测。为进一步研究所提OPM方案的性能以应对复杂的传输环境，提出了迁移学习辅助的多任务深度神经网络（TL-MT-DNN）用于多信道MFI和OSNR并行监测。结果表明，所提方案可移植性较好，还可节省大量样本和训练周期，其MFI准确率仍可达100%，3信道OSNR监测的MAE分别为0.24 dB、0.20 dB和0.19 dB。
机器视觉 光性能监测 波分复用 光信噪比 调制格式识别 迁移学习 多任务深度神经网络
国家电网有限公司信息通信分公司，北京 100761
在先进高速光纤通信系统中，密集波分复用技术的引入使得信号频谱间隔越来越窄，传统的带外光信噪比（OSNR）监测技术不再准确，需要进一步研究低成本的带内OSNR监测方案。文章提出了一种基于深度神经网络（DNN）的直调直检（IMDD）系统链路OSNR监测方案，采用550 000组数据集训练的5层DNN结构，在5～15 dB范围内，成功估计出了2 GBaud开关键控（OOK）信号的OSNR，平均绝对误差（MAE）小于0.8 dB。文章所提方案有望作为一种高效低成本方案，助力光网络智能运维。
深度神经网络 光信噪比 光性能监测 直调直检 DNN OSNR optical performance monitoring IMDD
国家电网有限公司信息通信分公司，北京 100761
针对高速相干光通信系统，融合信号功率波形与幅相特征提出了一种大范围和高精度的色散(CD)监测技术。搭建了112 Gbit/s (28 GBaud)偏振复用正交相移键控(PDM-QPSK)仿真系统，证明了该方法的可行性并分析了监测误差。仿真结果表明，在6.4～48.0 ns/nm CD范围内，该方法实现了最大绝对误差和平均相对误差分别为62.1 ps/nm和0.002 7的CD监测。
色散监测 深度神经网络 相干光通信 光性能监测 色散补偿 CD monitoring deep-neural networks coherent optical communication optical performance monitoring CD compensation
1 武汉中原电子集团有限公司，湖北 武汉 430205
2 华中科技大学软件学院，湖北 武汉 430074
3 华中科技大学武汉光电国家研究中心，湖北 武汉 430074
提出并通过实验验证了一种新颖的带内光信噪比(OSNR)监测技术，该技术利用商用的大带宽可调谐光带通滤波器进行采样，将得到的光功率测量值作为高斯过程回归(GPR)的输入特征值，能够准确地估计出大动态范围OSNR 值，并且不受光链路的配置影响，具有分布式低成本的特点。针对32 Gbaud PDM-16QAM 信号的实验结果表明，在-1dB~30 dB 的大OSNR 范围内，光信噪比监测的均方根误差(RMSE)为0.429 dB，平均绝对误差(MAE)为0.294 dB。此外，本文提出的技术被证明对色散、偏振模色散、非线性效应和级联滤波效应(CFE)均不敏感。实验表明，本文提出的技术有潜力被用于在传输信息未知的情况下对中间节点实施链路监控，且由于不需要校准而更易于操作。
光链路监控 光性能监测 光信噪比 高斯过程回归 相干光通信 optical link monitoring optical performance monitoring optical signal to noise ratio Gaussian process regression coherent optical communication
1 南方电网能源发展研究院有限责任公司, 广州 510530
2 武汉光迅科技股份有限公司, 武汉 430205
未来弹性光网络要求网络源节点的发射端能够根据链路的传输性能以及用户的多样化需求, 动态地改变传输信号的调制格式以及符号率。提出了一种基于简化的两级强度特性调制格式识别算法, 通过Godard's误差区分正交相移键控(QPSK)信号, 再使用强度噪声方差进一步区分16阶正交幅度调制(16QAM)和64QAM。研究结果表明: 物理数据模型-正交相移键控(PDM-QPSK)、PDM-16QAM和PDM-64QAM等高阶调制格式信号的最小所需光信噪比(OSNR)值低于7%前向纠错(FEC)理论阈值(误码率为3.8×10-3)时, 能够实现100%的正确识别率, 且所提的方案所需的符号数相对较少。
相干光纤通信 调制格式识别 弹性光网络 光性能监测 数字信号处理 coherent optical fiber communication modulation format recognition elastic optical network optical performance monitoring digital signal processing
National Engineering Laboratory for Next Generation Internet Access System, School of Optical and Electronic Information (SOEI), Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China
Frontiers of Optoelectronics
2019, 12(2): 190–196
北京交通大学 光波技术研究所 全光网络与现代通信网教育部重点实验室, 北京 100044
基于异步延时采样结合神经网络的方法, 提出一种利用广义回归神经网络(GRNN)对光信噪比(OSNR)和色散(CD)的监测方法, 主要在40 Gbit/s 16QAM通信系统以及非线性信道环境中, 通过异步采样方法提取特征量, 用GRNN实现OSNR、CD的监测。GRNN方法不仅可以实现OSNR、CD的监测, 与其他神经网络方法相比还具有参数少、算法效率高、易于优化的特点。
光性能监测 广义回归神经网络 色散 光信噪比 optical performance monitoring generalized regression neural network chromatic dispersion (CD) optical signal noise ratio (OSNR)
1 Institute of Photonics Technology, Jinan University, Guangzhou 510632, China
2 Huawei Technologies Co. Ltd, Shenzhen 518129, China
An in-band optical signal-to-noise ratio (OSNR) monitoring technique with high resolution and large measurement range is demonstrated based on lowbandwidth coherent receiver and a tunable laser. The measurement range of OSNR is from 10 to 25 dB and the resolution can be controlled about _1 dB.
optical performance monitoring (OPM) optical performance monitoring (OPM) optical signal-to-noise ratio (OSNR) optical signal-to-noise ratio (OSNR) coherent communication coherent communication tunable laser tunable laser Frontiers of Optoelectronics
2016, 9(3): 526
北京邮电大学 电子工程学院 信息光电子与光通信国家重点实验室, 北京 100876
利用信号光和插入的连续泵浦光之间产生的交叉相位调制(XPM)效应, 提出了一种基于并联的XPM效应来监测光相位调制信号的一阶偏振模色散(PMD)的新技术。泵浦光的光谱会随着信号光中PMD和色散(CD)的变化而发生变化, 所以导致泵浦光的光功率发生变化, 在并联的一个支路中抑制PMD的影响, 利用并联的两路同一波段泵浦光功率的差值来进行监测。仿真结果显示, 新的技术可以实现对40 Gb/s 非归零差分四相移相键控(NRZ-DQPSK)光信号从0~20 ps的监测。在20 ps的监测范围内, 新技术的动态范围大于3 dB, 可以用来进行准确的监测。对信号速率、色散、泵浦光功率和滤波器带宽对新技术的影响做了详细的研究。
偏振模色散 光性能监测 叉相位调制 光功率差值 polarization mode dispersion optical performance monitoring the cross-phase modulation difference of optical power 红外与激光工程
2016, 45(9): 0934001
