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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：本发明提供了一种多波段拉曼放大器在线连续建模与增益调节方法及系统，涉及光通信器件制造及光通信应用领域。所述方法以同时实现最优放大器建模与最优反向设计精度为目标，包括生成初始泵浦设置，初始化神经网络，基于梯度下降算法优化神经网络输入从而获取当前最优泵浦配置，采集当前最优泵浦配置下真实的拉曼放大器增益谱并加入数据集更新神经网络，重新基于梯度下降生成当前条件下最优泵浦配置，循环以上步骤直至优化算法收敛或增益设置需求改变。将所述方法设计出的多波段拉曼放大器增益模型与增益调节方法应用于所述系统中，能够使得所述系统去除获取拉满放大器建模需要预先离线采数的限制，实现同时建模与增益调节，提高控制效率。
主权项：1.一种多波段拉曼放大器在线连续建模与增益调节方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤S1：对给定的链路情况和光信号配置预初始增益泵浦功率值，测量该泵浦功率值配置下相应的增益谱线，基于初始增益谱线，训练神经网络，建立泵浦功率值与增益谱线的映射；步骤S2：通过训练好的神经网络，固定冻结神经网络参数，设定神经网络的输出为目标增益谱，基于反向梯度下降优化收敛获得该目标增益谱下的泵浦功率配置；步骤S3：将步骤S2中获得的泵浦功率配置输入拉曼放大器，测量当前真实增益谱，并将该泵浦功率配置作为输入特征，真实增益谱作为输出特征，加入训练数据集，重新更新神经网络模型的权重；步骤S4：重复步骤S2与步骤S3直至优化的增益谱设计达到精度要求，训练获得的神经网络为在线学习下的拉曼放大器数字模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 多波段拉曼放大器在线连续建模与增益调节方法及系统
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