公开(公告)号：CN113556173A

公开(公告)日：2021-10-26

申请号：CN202111096152.2

申请日：2021-09-18

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 于振明 ,  万智泉 ,  殷秋阳 ,  徐坤

IPC: H04B10/079 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种非线性区光信噪比监测方法和装置，该方法包括：采用数字信号处理器对光纤相干传输系统的输出信号进行处理，并获得幅度柱状图和辅助校准非线性噪声的自适应滤波器抽头系数，该处理包括IQ不平衡补偿处理、电色散补偿处理、解偏振复用处理、频偏补偿处理、相位损伤恢复处理和码间干扰均衡处理；从幅度柱状图中提取第一数目的基于幅度柱状图的特征，基于幅度柱状图的特征包括：峰值位置特征、标准差特征和峰值最大值特征；从数据集中选择样本数据加权输入至预先建立的用于进行光信噪比监测的神经网络模型，以基于神经网络模型获得光信噪比监测结果，所述数据集中的样本数据包括提取的基于幅度柱状图的特征和自适应滤波器抽头系数。

公开(公告)号：CN113556173B

公开(公告)日：2021-12-07

申请号：CN202111096152.2

申请日：2021-09-18

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 于振明 ,  万智泉 ,  殷秋阳 ,  徐坤

IPC: H04B10/079 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种非线性区光信噪比监测方法和装置，该方法包括：采用数字信号处理器对光纤相干传输系统的输出信号进行处理，并获得幅度柱状图和辅助校准非线性噪声的自适应滤波器抽头系数，该处理包括IQ不平衡补偿处理、电色散补偿处理、解偏振复用处理、频偏补偿处理、相位损伤恢复处理和码间干扰均衡处理；从幅度柱状图中提取第一数目的基于幅度柱状图的特征，基于幅度柱状图的特征包括：峰值位置特征、标准差特征和峰值最大值特征；从数据集中选择样本数据加权输入至预先建立的用于进行光信噪比监测的神经网络模型，以基于神经网络模型获得光信噪比监测结果，所述数据集中的样本数据包括提取的基于幅度柱状图的特征和自适应滤波器抽头系数。