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上传时间: 2021-02-06
详细说明：基于异步延迟采样和人工神经网络统计学习提出了一种光通信性能监测方法。通过对高速光信号进行异步延迟采样，获得信号二维幅度直方图，然后提取其中特征参数并对人工神经网络进行训练，最后以人工神经网络的预测输出实现对光信号损伤的监测。构建10 Gb/s非归零码开关键控，40 Gb/s光学双二进制码和归零码差分移相键控光通信仿真系统，并对光信噪比、色散和偏振模色散损伤进行监测。仿真结果表明，所提方法对被监测光信号的速率、码型调制格式透明，可同时准确监测多种并存的传输损伤，损伤参数监测误差小于5%。该方法具有电域处理带宽要求低、采样机制简单的特点，适用于分布式在线光性能监测。
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