[发明专利]一种多跨光纤传输信号预测系统的训练方法及装置

权利要求书

1.一种多跨光纤传输信号预测系统的训练方法，其特征在于，所述多跨光纤传输信号预测系统包括N个级联的光纤传输信号预测模型，N大于等于2，该方法包括：

获取初始光纤信号以及N个标签信号；其中，所述N个标签信号分别对应所述初始光纤信号经过N个级联光纤链路中每一级光纤链路传输后的信号；

将所述初始光纤信号与所述N个标签信号进行归一化处理，得到归一化后的模型输入信号与归一化后的标签信号；

构建所述模型输入信号的三维张量及所述归一化后的标签信号的二维张量，得到三维模型输入数据与二维标签数据；以及

使用部分所述三维模型输入数据及所述二维标签数据作为训练数据来依次训练所述N个级联的光纤传输信号预测模型。

2.根据权利要求1所述的多跨光纤传输信号预测系统的训练方法，其特征在于，所述使用部分所述三维模型输入数据及所述二维标签数据作为训练数据来依次训练所述N个级联的光纤传输信号预测模型，包括：

设置所述N个级联的光纤传输信号预测模型的初始训练参数，其中，所述初始训练参数包括预置模型数目；其中，所述预置模型数目为N；

将部分所述三维模型输入数据及所述二维标签数据输入至所述N个级联的光纤传输信号预测模型中进行训练；其中，所述N个级联的光纤传输信号预测模型按照级联顺序依次进行训练，第k级的光纤传输信号预测模型的输出信号作为第k+1级的光纤传输信号预测模型的输入信号，k小于N；

判断所述N个级联的光纤传输信号预测模型中已完成训练的模块数目是否等于所述预置模型数目；

若是，结束训练，并固定所述N个级联的光纤传输信号预测模型训练后的模型参数；否则，设置所述N个级联的光纤传输信号预测模型中未完成训练模型的最大迭代参数及最小损失函数数值，并开始未完成模型的依次训练。

3.根据权利要求2所述的多跨光纤传输信号预测系统的训练方法，其特征在于，所述设置所述N个级联的光纤传输信号预测模型中未完成训练模型的最大迭代参数及最小损失函数数值，并开始未完成模型的依次训练，包括：

设置未完成训练模型的最大迭代参数及最小损失函数数值，并开始所述未完成训练模型依次训练；

判断所述未完成训练模型中第一级光纤传输信号预测模型的当前迭代的代数是否大于所述最大迭代参数或是否小于所述最小损失函数数值；

若是，结束所述第一级光纤传输信号预测模型迭代，固定所述光纤传输信号预测模型训练后的模型参数；并将该第一级光纤传输信号预测模型的输出信号通过归一化及数据格式转换处理后，输入至与其连接的第二级光纤传输信号预测模型中进行模型训练；以此类推下去，直至所述未完成训练模型中的所有模型训练完成。

4.根据权利要求1所述的多跨光纤传输信号预测系统的训练方法，其特征在于，所述初始光纤信号与所述N个标签信号均为复数信号，其中，所述将所述初始光纤信号与所述N个标签信号进行归一化处理，得到归一化后的模型输入信号与归一化后的标签信号，包括：

将所述初始光纤信号与所述N个标签信号除以与其相应的模的最大值，并分别求取所述初始光纤信号与所述N个标签信号的实部与虚部，得到归一化后的模型输入信号与归一化后的标签信号。

5.根据权利要求1所述的多跨光纤传输信号预测系统的训练方法，其特征在于，该方法还包括：

使用另一部分所述三维模型输入数据及所述二维标签数据作为测试数据来测试所述N个级联的光纤传输信号预测模型，得到测试后的所述N个级联的光纤传输信号预测模型；其中，所述测试数据为所述三维模型输入数据及所述二维标签数据中作为训练数据以外的数据。

6.根据权利要求1所述的多跨光纤传输信号预测系统的训练方法，其特征在于，该方法还包括：

利用调制器将电信号加载至所述光载波上，得到调制后的所述初始光纤信号；

采用N个级联的光纤链路对所述调制后的所述初始光纤信号进行传输，得到所述N个标签信号。