[发明专利]基于光谱特征的光信号调制格式识别方法在审
申请号: | 201510821473.2 | 申请日: | 2015-11-24 |
公开(公告)号: | CN105515650A | 公开(公告)日: | 2016-04-20 |
发明(设计)人: | 崔晟;尚进;柯昌剑;刘德明 | 申请(专利权)人: | 华中科技大学 |
主分类号: | H04B10/075 | 分类号: | H04B10/075 |
代理公司: | 北京华沛德权律师事务所 11302 | 代理人: | 房德权 |
地址: | 430074 湖北*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于信号光谱特征的调制格式识别方法和系统,该系统包括光放大器(OA),光谱仪(OSA)和数字信号处理(DSP)系统。待识别光信号首先进入所述OA放大到一定功率后注入OSA中,对OSA输出的光谱进行中心频率估算,并以中心频率为基准,截取±100GHz频率范围内的光信号光谱,通过主成分分析(PCA)算法模块提取光谱样本的特征向量,将特征向量输入经过预先训练的支持向量机(SVM)算法识别模块确定待测光信号的调制格式和速率。本发明工作无需任何先验信息,适用于开关调制和高级调制格式信号,无需利用高速探测器,对信号传输损伤容限大,具有结构简单,适用范围广的优点。 | ||
搜索关键词: | 基于 光谱 特征 信号 调制 格式 识别 方法 | ||
【主权项】:
一种基于光谱特征的光信号调制格式识别方法,包括以下步骤:在首次识别光信号前,对主成分分析(PCA)算法模块和支持向量机(SVM)算法识别模块执行至少一次训练程序,得到训练后的PCA模块和SVM模块,所述PCA模块具有提取特征向量的转换矩阵,所述SVM模块具有用于识别信号的最佳预测分类模型;开始光信号识别时,待识别光信号首先进入所述光放大器(OA)被放大到一定功率后输入所述光谱仪,所述光谱仪测量得到信号光谱,所述数字信号处理系统对所述光谱仪输出的光谱进行中心频率估算,以中心频率为基准,截取±100GHz频率范围内的光信号光谱,然后将信号光谱表征为一组按频率值大小顺序排列的信号光功率值数组;所述数字信号处理系统将测量得到的信号光功率值数组输入所述训练后的PCA模块,所述训练后的PCA模块提取光谱样本的特征向量,将特征向量输入所述训练后的SVM模块,所述SVM模块结合训练得到的最佳预测分类模型识别待测光信号类型,给出光信号调制格式和速率。
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