[发明专利]一种提升环境自适应性的光学性能监测系统及方法

说明书

本发明公开了一种提升环境自适应性的光学性能监测系统及方法，所述系统包括：数据生成模块，用于将光信号生成能够被神经网络模型处理的数据格式；数据变化感知模块，用于将最近预设时间段获取的数据分布与先前预设时间段获取的数据分布进行比对，判断光网络环境是否发生变化；迁移训练模块，用于当光网络环境发生变化时，从最新的光网络环境中采集数据重新训练神经网络模型；模型剪枝压缩模块，用于对新训练的神经网络模型进行剪枝操作；数据分析模块，用于根据新训练的神经网络模型对接收的数据进行处理，得到检测结果。本发明能够及时感知光网络环境的变化，并自适应调整监测神经网络模型，确保在复杂多变的光网络环境下得到准确的监测结果。

技术领域

本发明涉及光纤通信网络的光学性能监测技术领域，特别涉及一种提升环境自适应性的光学性能监测系统及方法。

背景技术

光纤通信网络是人类进行信息传递的骨干网络，因此借助光学性能监测设备对光纤通信网络的光学性能参数进行监控，对于维护并管理光网络的良好运行意义重大。然而，光纤通信网络不是一成不变的“死”系统，其是在不断发展与变化中的。比如：随着光网络运行时间的推移，光发射机会出现老化，光纤信道条件会出现改变，光性能监测设备的数据接收模块会出现变动，这些环境因素的改变都会造成监测所需的光信号的差异，使得光学性能监测的准确性出现恶化。目前的光学性能监测设备架构体系对于光网络环境的变动缺乏自适应能力，无法感知光网络环境的变动，且无法对变动做出及时的调整，这严重制约了光学性能监测的未来发展。

发明内容

本发明针对目前光学性能监测架构存在的缺乏环境自适应能力的缺陷，提供一种提升环境自适应性的光学性能监测系统及方法，通过新增设计包含数据变化感知模块、迁移训练模块以及模型剪枝压缩模块在内的新架构，使得光学性能监测系统具备环境自适应能力，确保在复杂多变的光网络环境下得到准确的监测结果。

为解决上述技术问题，本发明的实施例提供如下方案：

一方面，提供了一种提升环境自适应性的光学性能监测系统，包括数据生成模块和数据分析模块，所述系统还包括依次设置在所述数据生成模块和所述数据分析模块之间的数据变化感知模块、迁移训练模块和模型剪枝压缩模块；

其中，所述数据生成模块用于将光信号生成能够被神经网络模型处理的数据格式；

所述数据变化感知模块用于将最近预设时间段获取的数据分布与先前预设时间段获取的数据分布进行比对，判断光网络环境是否发生变化；

所述迁移训练模块用于当光网络环境发生变化时，从最新的光网络环境中采集数据重新训练神经网络模型；

所述模型剪枝压缩模块用于对新训练的神经网络模型进行剪枝操作；

所述数据分析模块用于根据新训练的神经网络模型对接收的数据进行处理，得到检测结果。

优选地，所述数据变化感知模块具体用于：

加载预先存储的原始数据集，获取原始数据集的数据分布；

将新采集数据集的数据分布与原始数据集的数据分布进行比对，判断两者的数据分布差异是否超过预设阈值；

若数据分布差异超过预设阈值，则认为光网络环境发生变化；若数据分布差异未超过预设阈值，则认为光网络环境未发生变化。

优选地，所述迁移训练模块具体用于：

当判断光网络环境发生变化后，加载原始的神经网络模型；

使用新采集数据集对神经网络模型进行训练；

判断训练轮数是否到达预设轮数；

若达到预设轮数，则完成训练，得到新训练的神经网络模型；否则，继续训练直至达到预设轮数。

优选地，所述模型剪枝压缩模块具体用于：