[发明专利]一种基于深度学习的数据中心光通信色散估计与管理方法有效
| 申请号： | 201810754897.5 | 申请日： | 2018-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN109039472B | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 瞿国庆;瞿国亮 | 申请（专利权）人： | 南通智大信息技术有限公司 |
| 主分类号： | H04B10/69 | 分类号： | H04B10/69;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京金蓄专利代理有限公司 11544 | 代理人： | 乔贺 |
| 地址： | 226004 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的数据中心光通信色散估计与管理方法，基于人工神经网络的均衡器分为两个阶段，第一阶段采用光信道的脉冲响应数据对人工神经网络进行训练，对人工神经网络的模型参数进行优化，建立人工神经网络的非线性响应模型；第二阶段采用训练的人工神经网络均衡器对光信道的传输数据进行处理，实现对光信道色散的估计与补偿。按照数据中心的光网络方案进行了仿真实验，结果显示，基于人工神经网络的均衡器提高了光通信的光信噪比，并且延长了光通信的传输距离。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 数据中心 光通信 色散 估计 管理 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的数据中心光通信色散估计与管理方法，其特征在于，采用以下步骤：S1、采用光信道的脉冲响应数据对ANN进行训练，对ANN的模型参数进行优化，建立ANN的非线性响应模型；S2、采用训练的ANN均衡器对光信道的传输数据进行处理，实现对光信道色散的估计与补偿。
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