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高速无源光网络技术路线及系统研究
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作者 李婕 罗鸣 李响 《光通信研究》 北大核心 2025年第5期13-20,共8页
【目的】随着互联网应用和宽带业务的爆炸式发展,接入网的带宽需求急剧增加。无源光网络(PON)近年来发展迅速,其作为目前宽带接入网中最具应用前景的主流商用技术,需要有更高的数据速率、更广的覆盖范围和更多的终端用户。文章通过对超1... 【目的】随着互联网应用和宽带业务的爆炸式发展,接入网的带宽需求急剧增加。无源光网络(PON)近年来发展迅速,其作为目前宽带接入网中最具应用前景的主流商用技术,需要有更高的数据速率、更广的覆盖范围和更多的终端用户。文章通过对超100 Gbit/s高速PON的技术路线、关键技术及实现方案进行分析,为未来PON系统的实现提供技术支持和指导。【方法】文章首先阐述了未来PON在容量和成本方面的需求,其次介绍了超100 Gbit/s高速PON的技术路线,包括传统的直调直检(IMDD)路线和将长距离中的相干技术下沉到PON网络两个路线方向。并分别阐述了两个方向所需的关键技术,包括数字信号处理、简化相干、突发模式接收、超密集波分复用(UDWDM)和数字子载波复用(DSCM)等技术。最后,根据目前国内外对高速PON的最新研究,对高速IMDD PON和高速相干PON的先进系统方案进行了阐述介绍,论证了超100 Gbit/s PON采用各种最新技术的实际实验效果。【结果】文章通过应用超100 Gbit/s PON的关键技术,实现了多种超100 Gbit/s PON系统,既满足了大容量需求,也兼顾了多用户需求,实验结果也证明了相干技术应用于PON是未来的有力发展方向。【结论】实验证明,相干技术应用于超100 Gbit/s PON能够有效提升网络容量、功率预算及频谱资源利用率,同时也为PON的持续演进提供了空间,是未来PON发展的重要手段。 展开更多
关键词 无源光网络 直调直检 相干技术 超密集波分复用 数字子载波复用
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基于机器学习的光网络监测与优化方法 被引量:5
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作者 李鸿 刘武 罗鸣 《光通信研究》 北大核心 2024年第3期1-10,共10页
近年来,许多新型调制和复用技术以及动态网络概念被提出,以适应不断提高的网络带宽和质量需求。网络控制平台向系统化、智能化趋势发展,要求网络管理者不断监测网络各项参数,时刻优化网络状态。然而,大范围部署额外的监测设备获取参数... 近年来,许多新型调制和复用技术以及动态网络概念被提出,以适应不断提高的网络带宽和质量需求。网络控制平台向系统化、智能化趋势发展,要求网络管理者不断监测网络各项参数,时刻优化网络状态。然而,大范围部署额外的监测设备获取参数信息从成本控制的角度缺乏可行性,利用已知数据与特殊算法进行网络性能监测和优化是更优的选择。机器学习方法因为其足够准确和高效逐渐被学术界采纳用于完成上述任务。文章梳理了在光网络监测与优化任务中使用机器学习算法的不同应用场景,综述了该领域的研究成果,并提出了现存的基于机器学习的光网络监测与优化方法存在的问题及可能的进一步研究的方向。基于机器学习的光学性能监测包括光学损伤辨别、信道质量评估以及通道功率预测,基于机器学习的网络配置优化方法包括强化学习优化通道功率。进一步研究方向可以考虑加强与运营商的合作,使用真实的现场数据,不断获取数据动态训练模型,并使用迁移学习和数据增强等技术,以保证算法的鲁棒性与泛化能力。 展开更多
关键词 机器学习 光学性能监测 光网络优化 神经网络 强化学习
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