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機(jī)器學(xué)習(xí)輔助的下一代光網(wǎng)絡(luò)功率和GSNR估算

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發(fā)表于 2024-11-27 08:00:00 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎(jiǎng)勵(lì) |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
引言1 R3 k, _2 m) l* i7 y8 [* r$ t1 b
多頻帶彈性光網(wǎng)絡(luò)(MB-EONs)代表著光通信的新發(fā)展方向,提供了高帶寬和靈活性。這些系統(tǒng)在快速估算傳輸質(zhì)量(QoT)方面面臨挑戰(zhàn),特別是在處理信道間受激拉曼散射等復(fù)雜現(xiàn)象時(shí)。本文探討了機(jī)器學(xué)習(xí)如何改進(jìn)功率和GSNR估算[1]。7 W  Y4 z9 {) c  x
' F& b7 k. `( ~  A5 i5 S
- k6 a- k" }: O8 c6 K0 C7 j
系統(tǒng)參數(shù)和數(shù)據(jù)集生成
) }3 I5 M2 Z$ S% [7 m* V- dMB-EONs中廣義信噪比(GSNR)分布的估算受多個(gè)因素影響,包括鏈路負(fù)載狀態(tài)、調(diào)制格式、發(fā)射功率和信道帶寬。傳統(tǒng)分析方法雖然準(zhǔn)確,但計(jì)算量大,不適合實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)管理。機(jī)器學(xué)習(xí)方法在這方面提供了高效解決方案。0 U) w& g( y( z/ n: O
) f% {% B( S* h3 _( G
該機(jī)器學(xué)習(xí)方法從全面的數(shù)據(jù)集生成開始。訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含多種網(wǎng)絡(luò)配置,考慮四個(gè)關(guān)鍵參數(shù):
  • 跨段長度:40-100公里(10公里間隔)
  • 發(fā)射功率:-5至5 dBm(0.1 dBm間隔)
  • 負(fù)載因子:50-100%(10%間隔)
  • 調(diào)制格式基數(shù):1-6' t) T0 \- C8 X) ^( i% b4 {
    [/ol]6 C6 K+ A9 A% A' O3 W( t8 @
    特征選擇和模型架構(gòu)! Z4 h8 {8 B% q& a/ S
    對(duì)于功率估算,考慮以下關(guān)鍵特征:
    & E4 q" g, ?' W7 _4 z 7 S8 P8 p8 Q) B

    ; ]3 j7 f7 s, S機(jī)器學(xué)習(xí)輔助功率估算的特征包括跨段長度、信道發(fā)射功率、總發(fā)射功率、信道位置和各種信道活動(dòng)百分比。
    " [: |" U( W0 P  T9 d
    # u1 G8 d2 @* l! \8 V對(duì)于GSNR估算,還需考慮額外特征:" [& f# H$ M7 F& `# z  q
    2 Z  s3 q6 L0 H
    GSNR估算特征包括所有功率估算特征,以及調(diào)制格式信息和跨段末端信道功率。" R1 C$ w' y  n9 u' `

    ; t" O# X4 M( r. g8 _研究實(shí)現(xiàn)了三種機(jī)器學(xué)習(xí)模型:
  • 梯度提升(GB)
  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1(NN1) - 單隱藏層
  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2(NN2) - 雙隱藏層* e3 i/ [6 \+ B; }, `+ V
    [/ol]; D) Y; R# g" X' c6 ]. x! z
    結(jié)果和性能分析
    9 v' \* J, b6 a  k; L
    ! w& F- V" s: o圖1:機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能對(duì)比,顯示(a)功率絕對(duì)誤差直方圖,(b)功率絕對(duì)誤差累積分布函數(shù),(c)GSNR絕對(duì)誤差直方圖,(d)不同機(jī)器學(xué)習(xí)模型的GSNR絕對(duì)誤差累積分布函數(shù)。) x  Q  S1 f+ a: j+ u: X

    3 M8 k, F( w: y7 ?) i3 n5 ~0 t' k) z) E結(jié)果顯示所有模型都具有顯著的精確度,其中GB模型達(dá)到最高精度。在功率估算方面,99%的樣本誤差低于0.04 dB,而GSNR估算誤差在99%的情況下保持在0.1 dB以下。與傳統(tǒng)分析方法相比,這種精度是在大幅減少計(jì)算時(shí)間的情況下實(shí)現(xiàn)的。
    * f7 l: P: {# t4 E* A
    ) b2 A- P& I# z) _/ @功率優(yōu)化實(shí)現(xiàn)
    - B; i) I! C$ X: t9 h在功率優(yōu)化場景中,機(jī)器學(xué)習(xí)模型顯示出優(yōu)異結(jié)果:
    - C: L) L$ ~: o - ?: e9 a0 z2 F& ^2 \; e  n) l, u
    2 b, \  q3 @* N: M
    優(yōu)化結(jié)果表明,機(jī)器學(xué)習(xí)方法達(dá)到與分析方法幾乎相同的最優(yōu)功率水平,同時(shí)計(jì)算時(shí)間減少25-50倍。例如,對(duì)于100公里跨段,分析方法需要150.94秒,而最快的機(jī)器學(xué)習(xí)模型(NN1)僅需2.92秒。
    - T! b- a, K: p+ f0 v
    : F' Z8 d( L& }技術(shù)規(guī)格和模型參數(shù)) o% x( f: `8 p4 q# b) P- O  H
    系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)使用以下具體參數(shù):: c% k  f- _* T8 r; f8 {) t1 Z, M
  • 符號(hào)率:64 GBaud
  • 滾降因子:0.05
  • 帶寬:C+L波段共12 THz
  • 信道間隔:75 GHz
  • C波段和L波段之間的保護(hù)帶寬:400 GHz
    2 Y6 D" F( ?4 \: d' e

    , ^6 f6 m% a  M7 E數(shù)據(jù)集生成過程創(chuàng)建了2,500個(gè)不同場景,產(chǎn)生400,000個(gè)樣本(2,500×160信道)。去除空閑信道后,剩余300,700個(gè)活動(dòng)樣本。數(shù)據(jù)分配為80%用于訓(xùn)練,20%用于測試,訓(xùn)練集的20%用于使用5折交叉驗(yàn)證的驗(yàn)證。
    ! P5 m* Z6 P8 G3 U( M& \6 v2 [
    : I+ y$ u! H) Q$ g8 }$ e  {' Z結(jié)論
    5 ^0 V. h2 t, k: L% [* J機(jī)器學(xué)習(xí)模型的超參數(shù)經(jīng)過精心調(diào)整:
    / l" E& n& y- r
  • GB模型:0.1子采樣,0.01學(xué)習(xí)率,10最大深度,15,000估計(jì)器
  • GSNR的NN1:一個(gè)500神經(jīng)元層,使用ReLU激活函數(shù)
  • GSNR的NN2:兩個(gè)500神經(jīng)元層,使用ReLU激活函數(shù)
  • 功率的NN1:一個(gè)1000神經(jīng)元層,使用Tanh激活函數(shù)
  • 功率的NN2:兩個(gè)500神經(jīng)元層,使用ReLU激活函數(shù)
    + K& i, F" q1 K* ?) f$ i2 z
    1 R9 B2 P0 _& b
    機(jī)器學(xué)習(xí)輔助方法在光網(wǎng)絡(luò)管理中取得重要進(jìn)展,提供實(shí)時(shí)性能且保持高精度。這些模型可以輕松集成到現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)中,為動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化和管理提供快速的QoT估算。
    - I, [, p" s- T/ C; ~$ u& }( ]" f- Q0 K( u* ]+ {
    參考文獻(xiàn)
    / I6 b/ [8 L. `- ~[1] K. Ghodsifar, F. Arpanaei, H. Beyranvand, M. Ranjbar Zefreh, C. Natalino, P. Monti, S. Yan, ó. González de Dios, J. M. Rivas-Moscoso, J. P. Fernández-Palacios, A. Sánchez-Macián, D. Larrabeiti, and J. A. Hernández, "ML-Assisted Optimal Power and GSNR Estimation in Multi-band Elastic Optical Networks," in 2024 24th International Conference on Transparent Optical Networks (ICTON), 2024, pp. 1-4, doi: 10.1109/ICTON62926.2024.10647400.
    + v7 T" p9 p* g, v' g- t8 [% p6 y: v& a" Y
    END
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    ( A: w; v8 c6 ^8 X$ W6 h1 v
    5 w% r/ j0 x; c; L軟件申請(qǐng)我們歡迎化合物/硅基光電子芯片的研究人員和工程師申請(qǐng)?bào)w驗(yàn)免費(fèi)版PIC Studio軟件。無論是研究還是商業(yè)應(yīng)用,PIC Studio都可提升您的工作效能。6 p* N8 T5 N) _2 S7 [
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    % E* h6 N! l/ A# @# U/ o7 }' w0 p深圳逍遙科技有限公司(Latitude Design Automation Inc.)是一家專注于半導(dǎo)體芯片設(shè)計(jì)自動(dòng)化(EDA)的高科技軟件公司。我們自主開發(fā)特色工藝芯片設(shè)計(jì)和仿真軟件,提供成熟的設(shè)計(jì)解決方案如PIC Studio、MEMS Studio和Meta Studio,分別針對(duì)光電芯片、微機(jī)電系統(tǒng)、超透鏡的設(shè)計(jì)與仿真。我們提供特色工藝的半導(dǎo)體芯片集成電路版圖、IP和PDK工程服務(wù),廣泛服務(wù)于光通訊、光計(jì)算、光量子通信和微納光子器件領(lǐng)域的頭部客戶。逍遙科技與國內(nèi)外晶圓代工廠及硅光/MEMS中試線合作,推動(dòng)特色工藝半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展,致力于為客戶提供前沿技術(shù)與服務(wù)。
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