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期刊信息/Journal information
光通信技术
中国电子科技集团公司第34研究所
光通信技术

中国电子科技集团公司第34研究所

汤志强

月刊

1002-5561

optical263@163.com gtxjs@sina.com

0773-5881854

541004

广西桂林市5号信箱

光通信技术/Journal Optical Communication TechnologyCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊为专业技术性刊物。报道光通信、光纤维传感技术在公用通信、专用通信和国防通信中的应用研究成果,包括系统与网络、光纤光缆与器件、光通信相关技术的开发及新技术新产品介绍等,还刊登专题讲座、厂商简介、书刊评价、人物专访、重大活动报道。读者对象为相关专业及部门的工程技术人员和管理人员。
正式出版
收录年代

    光路传输质量智能预测技术

    谷志群周宇航张佳玮纪越峰...
    1-6页
    查看更多>>摘要:针对传统基于数理模型的光路传输质量(QoT)预测方法难以同时满足高精度和低计算复杂度需求的问题,介绍了单光路、多光路、跨拓扑光路3 种光路QoT智能预测技术.这些技术依托于机器学习模型,力求实现端到端光路QoT的精确预测,并可有效应对以下挑战:其一,面对物理层参数的多样性,如何选择适合的机器学习模型和输入特征;其二,如何有效捕捉光路间错综复杂的关系;其三,如何在少样本情况下实现网络模型的训练和持续优化.最后,对未来的光路QoT预测技术发展方向进行了展望.

    光网络光路传输质量机器学习

    基于自注意力深度强化学习的特定流路由选择算法

    袁帅张慧蔡安亮沈建华...
    7-12页
    查看更多>>摘要:为了有效降低传统流量工程机制中重路由对网络带来的负面影响,基于软件定义网络的全局网络视角和管理能力,提出一种基于自注意力深度强化学习的特定流路由选择算法,以重新路由少量流量达到接近最优的性能.通过多尺度融合注意力机制的神经网络模型来提取流量的特征,并采用集中式训练-分布式执行架构,根据观测网络状态做出实时决策.理论研究和实验结果表明,与传统深度强化学习算法与启发式算法相比,所提算法在平均负载和端到端延迟性能方面均有显著改进.

    软件定义网络多智能体深度强化学习流量工程负载均衡

    基于联合残差网络和Bottleneck Transformer的调制格式识别方法

    梁坤刘战胜
    13-17页
    查看更多>>摘要:针对未来光网络链路中的传输需求,提出一种基于联合残差网络(ResNet)和Bottleneck Transformer(BT)的调制格式识别(MFI)方法.该方法结合ResNet和BT对6 种不同调制格式的信号进行识别,并应用OptiSystem和TensorFlow对其进行仿真.仿真结果表明:在较宽的光信噪比(OSNR)范围内,所提方法的准确率达到了99.72%,并且能够很好地应对传输损伤的影响;与其它深度学习方法相比,该方法性能显著提升.

    调制格式识别深度学习残差网络信号传输光信噪比

    一种用于可见光通信信号调制格式识别的改进YOLOv5s算法

    王业恒吴彰赵永胜严志远...
    18-22页
    查看更多>>摘要:针对可见光通信信号在传输中易受信道环境和背景噪声干扰等因素影响调制格式识别精度的问题,提出一种用于可见光通信信号调制格式识别的改进YOLOv5s(You Only Look Once)算法.首先,通过YOLOv5s算法网络输入端引入Mixup数据增强方式,将其与原网络中的Mosaic数据增强方式相结合,提升网络的鲁棒性,并增强算法在不同调制格式信号间的泛化能力;其次,将自适应空间特征融合(ASFF)引入到Neck网络中,充分提取不同层次的特征,提高检测精度.实验结果表明,在混合信噪比条件下,所提改进算法的平均精度均值(mAP)达到了 0.903,比原始YOLOv5s算法提升了 0.7%,且在信噪比为20 dB时mAP高达0.993.

    可见光通信调制格式识别YOLOv5sMixup数据增强自适应空间特征融合

    基于深度强化学习的C+L波段弹性光网络频谱分配算法

    晏丹冯楠左晓博沈凌飞...
    23-29页
    查看更多>>摘要:针对C+L波段弹性光网络中受激喇曼散射(SRS)效应导致物理层损伤加剧的问题,提出一种基于深度强化学习(DRL)自适应调制格式的频谱分配算法,在路由阶段,采用K最短路由算法为业务请求预计算K条最短备选路径;在波段、调制格式与频谱分配阶段,采用DRL进行智能化决策,并结合了 2 种奖励函数,以降低网络阻塞率并提高频谱使用效率.仿真结果表明,该算法能够有效降低阻塞率并提高频谱利用率.

    C+L波段弹性光网络路由与频谱分配受激喇曼散射效应深度强化学习奖励设计

    卫星光网络中基于DQN的匹配度感知波长路由算法

    艾琪洋何荣希林润峰
    30-37页
    查看更多>>摘要:为了进一步降低卫星光网络的业务阻塞率,提出了一种基于深度Q网络(DQN)的匹配度感知波长路由算法.该算法首先设计了路径波长匹配度因子,用以反映当前路径与下一跳节点之间链路的共同空闲波长情况.随后,算法综合考虑了路径波长匹配度、相邻链路时延以及下一跳节点到目的节点的最短跳数等多个因素,以此为基础来构造奖励函数.在分配波长时,为了后续业务请求在相邻链路上有更多的空闲波长,设计了相邻链路波长匹配度指标,用于描述该路径与其相邻链路之间的空闲波长对齐情况.仿真结果表明,该算法可以降低网络阻塞率和时延,提高波长利用率.

    卫星光网络路由波长分配深度强化学习波长匹配度

    基于图神经网络的SDON性能预测模型

    王星宇张慧蔡安亮沈建华...
    38-44页
    查看更多>>摘要:网络性能预测是实现软件定义光网络(SDON)高效网络管理的关键,但目前亟需一种能够以较低成本准确预测关键指标的网络性能预测模型.提出一种基于图神经网络的SDON性能预测模型,该模型将BiGRU和Self-Attention机制相结合,能够学习网络拓扑、路由和流量矩阵之间的复杂关系,从而准确地估计网络中源/目的地的分组延迟、抖动以及丢包率,并且可以应用于训练中未遇到的网络.实验结果表明,在不同流量模型测试中,所提模型相较于基线模型的平均绝对百分比误差(MAPE)性能有明显提升.

    图神经网络网络性能预测软件定义光网络自注意力机制光通信

    面向边缘光算力网络的上行链路资源协同调度算法

    王蕴林霄楼芝兰李军...
    45-51页
    查看更多>>摘要:为满足冷、热业务实时、高效的算力调度需求,提出一种基于自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)与时间卷积网络(TCN)的算力负载预测模型(简称C-TCN模型),并设计了基于C-TCN与Q学习的资源协同调度算法(CTQ算法),利用C-TCN模型提前感知下一时刻负载变化,通过Q学习协同调度波长与存储资源,寻找最佳波长划分与边缘存储分配方案.实验结果表明:CTQ算法的调度性能不仅优于现有调度算法,能满足冷、热业务调度性能要求,而且还能提高波长利用率.

    边缘光算力网络算力调度数据传输资源调度网络优化

    基于扩散Transformer网络的激光雷达数据补全方法

    李伟松刘佳张坤
    52-56页
    查看更多>>摘要:由于设备故障和环境干扰等因素,激光雷达在数据采集过程中常常存在数据缺失或噪声干扰的问题,这些问题严重影响后续数据的解析和应用.为了解决这一难题,引入了扩散Transformer网络(DT-Net),将DT-Net用作生成器,与自注意单元判别器相结合.此外,还设计了一种扩散机制用于激光雷达数据补全.实验结果表明:相较于PoinTr方法,所提出的方法在激光雷达数据补全任务方面取得了显著的改进,平均Chamfer 距离(CD)值降低了约 1.79%,F-Score值提升了约1.88%.

    扩散机制数据补全激光雷达实际应用

    弹性光网络中基于DRL的RMSA算法

    侯临风何荣希吴梓敬
    57-63页
    查看更多>>摘要:为了更好地解决弹性光网络(EON)的路由、调制格式与频谱分配(RMSA)问题,进一步降低网络阻塞率,提出一种基于深度强化学习(DRL)的RMSA算法.该算法在奖励设计中将考虑影响RMSA决策的资源占用度和频谱邻接度这 2 个指标,以鼓励智能体优先选择资源占用度低、频谱邻接度高的路径来建立光路,并对比该算法与其它算法在不同网络中的性能.仿真结果表明:与几种典型的DRL算法相比,所提算法的网络阻塞率更低.

    弹性光网络路由、调制格式与频谱分配网络阻塞率深度强化学习奖励设计