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光路传输质量智能预测技术
1
作者
谷志群
周宇航
+1 位作者
张佳玮
纪越峰
《光通信技术》
北大核心
2024年第3期1-6,共6页
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...
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。
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关键词
光网络
光路传输质量
机器学习
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职称材料
题名
光路传输质量智能预测技术
1
作者
谷志群
周宇航
张佳玮
纪越峰
机构
北京邮电大学信息光子学与光通信全国重点实验室
出处
《光通信技术》
北大核心
2024年第3期1-6,共6页
基金
国家自然科学基金项目(62101058、U21B2005)资助
河北省省级科技计划项目(22567624H)资助。
文摘
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。
关键词
光网络
光路传输质量
机器学习
Keywords
optical networks
optical path quality of transmission
machine learning
分类号
TN256 [电子电信—物理电子学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
光路传输质量智能预测技术
谷志群
周宇航
张佳玮
纪越峰
《光通信技术》
北大核心
2024
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