【摘要】：近年來,信道帶寬已成為限制光網(wǎng)絡(luò)傳輸速率的重要因素。當(dāng)前基于波長選擇的光交叉連接(Optical Cross-Connects,OXC)能夠通過切換波長來進(jìn)行傳輸。然而,基于OXC的光網(wǎng)絡(luò)效率受固定網(wǎng)格的限制,目前固定信道帶寬為50GHz。因此,采用較小網(wǎng)格(12.5GHz)的靈活光網(wǎng)絡(luò)可以有效地彌補(bǔ)固定網(wǎng)格的不足,提高光網(wǎng)絡(luò)傳輸能力和頻譜資源效率。在靈活光網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)中,調(diào)制格式是對頻譜資源分配造成直接影響的重要因素。因此,將更快和更準(zhǔn)確的調(diào)制格式識別(Modulation Format Recognition,MFR)引入靈活光網(wǎng)絡(luò)將進(jìn)一步提高傳輸速率,并帶來一定的優(yōu)勢。例如,快速調(diào)制格式轉(zhuǎn)換帶來的節(jié)點(diǎn)路由和資源分配策略將變得更加準(zhǔn)確,同時通過快速M(fèi)FR可以更靈敏地優(yōu)化靈活光網(wǎng)絡(luò)中的多徑傳輸資源。另外,快速調(diào)制格式識別能降低了網(wǎng)絡(luò)功耗,有效提高了網(wǎng)絡(luò)資源效率,同時保證了傳輸性能。傳統(tǒng)的MFR方法主要包括決策理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)�；跊Q策理論的MFR具有步驟簡單,精度低,信噪比高的特點(diǎn)。但是,它需要大量的先驗知識作為支持,因此很難實時做出決策。另外,由于其較差的魯棒性,很容易引起較大誤判。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,它已被廣泛應(yīng)用于MFR,從而提高了準(zhǔn)確率并提高了處理速度。然而,隨著大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)量的急劇增加,傳統(tǒng)中央處理器(CPU)的計算能力已無法滿足需求。盡管目前已開發(fā)了許多計算硬件,包括現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA),專用集成電路(ASIC)和圖形處理單元(GPU),這些方案能提高計算速度,但它們的計算速度受到電子移動性的限制。由于光具有大帶寬,高傳輸速度和低串?dāng)_的優(yōu)點(diǎn),因此能夠克服傳統(tǒng)電子計算硬件速度的瓶頸。因此,提出了一種采用光子信息處理的新方法,不僅可以提高M(jìn)FR的速率,還可以保持高識別精度。這種方法是光子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Optical Neural Network,ONN),該方法通過主要在由馬赫增德爾干涉儀(Mech-Zender Interferences,MZI)集成的光學(xué)片上平臺實現(xiàn)矩陣乘法。在本文當(dāng)中,對四種信號2PSK,2ASK,4PSK,4FSK進(jìn)行調(diào)制格式識別,在OdB的情況下總體識別率能達(dá)到96%,整體識別率較高。同時,對于該方法進(jìn)行理論上的分析,傳輸時間僅受物理尺寸,色散分量的光譜帶寬(THz)和光電檢測率(100GHz)的限制。因此,ONN與CPU的頻率(3-5GHz)相比提升兩至三個數(shù)量級。如果該芯片的長度為10cm,通過計算可得波導(dǎo)的散射損耗為3dB,也就是說整個芯片的損失將約為50%。但與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,ONN的能耗要比之小好幾個數(shù)量級。在這之后,對于此方法進(jìn)行了一些改進(jìn),如矩陣分解方式,新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練特征參數(shù)等,并考慮將ONN運(yùn)用于更多情景之下�？偠灾�,該方法具有識別率高,識別速度快,能耗低的特點(diǎn)。此文中ONN還具有處理許多模式識別問題的潛力。
【圖文】：

２．１邐靈活光網(wǎng)絡(luò)逡逑２．１．１光網(wǎng)絡(luò)的演進(jìn)過程逡逑在全球網(wǎng)絡(luò)格局發(fā)展的過程當(dāng)中，光網(wǎng)絡(luò)起到了重要的作用。在光網(wǎng)絡(luò)發(fā)展逡逑的過程當(dāng)中，光網(wǎng)絡(luò)體系架構(gòu)主要經(jīng)歷了四個階段：１．單波長同步數(shù)字光網(wǎng)絡(luò)，２．逡逑端對端的波分復(fù)用光網(wǎng)絡(luò)，３．靜態(tài)地波長路由階段，４．動態(tài)波長路由階段。在這個逡逑過程當(dāng)中，波分復(fù)用技術(shù)和正交頻分復(fù)用技術(shù)的出現(xiàn)是兩個重要的坐標(biāo)，前者標(biāo)逡逑志著光網(wǎng)絡(luò)正式成形，后者標(biāo)志著進(jìn)入靈活光網(wǎng)絡(luò)階段。在具體的網(wǎng)絡(luò)整體發(fā)展逡逑過程當(dāng)中，可以分為：１．光介質(zhì)網(wǎng)絡(luò)，２．光傳播網(wǎng)絡(luò)，３．全光網(wǎng)絡(luò)。逡逑為解決網(wǎng)絡(luò)帶寬不夠用的問題，波分復(fù)用技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。多波長速率傳輸?shù)腻义瞎饩W(wǎng)絡(luò)利用其波分復(fù)用的方法，從而解決了單波長傳輸?shù)南拗茊栴}。但在早期，，逡逑通過光纖進(jìn)行點(diǎn)對點(diǎn)連接的光網(wǎng)絡(luò)不能避免傳輸過程中的光電轉(zhuǎn)化。隨著數(shù)據(jù)量逡逑和設(shè)備數(shù)量的增加，光電轉(zhuǎn)化帶來的延時不可避免地影響到傳輸效率。全光交換逡逑器件的出現(xiàn)解決了此問題。圖２－１是點(diǎn)對點(diǎn)波分復(fù)用系統(tǒng)。逡逑終端邐終端逡逑

圖２－４光交叉連接技術(shù)的基本架構(gòu)ｔ１７］逡逑
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN929.1;TP183

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 胡悅;;金融市場中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拐點(diǎn)預(yù)測法[J];金融經(jīng)濟(jì);2017年18期

2 鮑偉強(qiáng);陳娟;熊濤;;基于進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期電力負(fù)荷預(yù)測研究[J];電工技術(shù);2019年11期

3 陳曉燕;;淺析簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及簡單模型[J];數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用;2019年05期

4 遲惠生;陳珂;;1995年世界神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大會述評[J];國際學(xué)術(shù)動態(tài);1996年01期

5 吳立可;;脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和行為識別[J];通訊世界;2018年12期

6 林嘉應(yīng);鄭柏倫;劉捷;;基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶分類模型[J];信息技術(shù)與信息化;2019年02期

7 俞頌華;;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與應(yīng)用綜述[J];信息通信;2019年02期

8 韓真;凱文·哈特尼特;;為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通用理論建造基石[J];世界科學(xué);2019年04期

9 王麗華;楊秀萍;王皓;高崢翔;;智能雙輪平衡車的設(shè)計研究[J];數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用;2018年04期

10 張庭略;;基于硬件的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速[J];通訊世界;2018年08期

相關(guān)會議論文 前10條

1 孫軍田;張U

本文編號：2699323