弹性可重构的光通信灵巧子系统中信号处理关键理论与实验研究

Reconfigurable optical communication system, which is the supporting technique in physical layer for software defined optical networks, can effectively enhance the flexibility of the network and improve the utilization of resources. In this subject, according to the features of signal processing technology to the reconfigurable optical communication subsystem, we combined the advanced machine learning algorithms and optical communication, and proposed the optical performance monitoring scheme with intelligent recognition of modulation formats, as well as the adaptive compensation algorithm which is effective to the damage of various systems and link. Moreover, in the elastic optical switching node, to achieve the requirement of signal processing directly in the optical domain, we propose and design a new structure of reconfigurable optical add drop multiplexing node with multifunctional optical signal processing ability which is transparent to modulation format and achieve the function of wavelength division multiplexing (WDM) multicasting, logic gate operation, format conversion and so on. In this subject, we focus on the development of intelligent, flexible and efficient signal processing technology in optical communication, and lay the theoretical and technical foundation for the development of signal processing in the elastic and reconfigurable optical communication system.

可重构的灵巧光通信子系统可有效提高网络灵活性和资源利用率，是软定义的弹性光网络的物理层支撑技术，而其中自感知自适应多功能的信号处理是关键。本课题针对可重构光通信子系统中信号处理技术的需求特点，将机器学习与光通信相结合，提出了具有调制格式智能识别的光性能监测技术，以及对多种系统和链路损伤可自适应补偿的数字信号处理算法；同时，在弹性光交换中，承载业务的净荷应尽量保持在光域上而避免光-电-光变换，因此提出了对调制格式透明的光信号处理技术，可在光域直接实现频谱资源重构、信号波长调整、调制格式转换、光学逻辑运算等多种功能。本课题着眼于发展具有智能感知、自适应补偿和光域多功能的信号处理技术，为实现弹性可重构光通信系统中信号处理的发展奠定理论和技术基础。

本项目面向弹性可重构光通信子系统中信号处理技术的发展需求，结合先进的机器学习算法和光信号处理技术，在复杂调制光信号的光性能监测技术、自适应损伤补偿算法、多功能光信号处理方案等方面开展了深入的基础理论研究和关键技术探索，并取得一系列创新性研究成果。首先，在复杂调制光信号的智能识别与损伤感知方面，提出了基于卷积神经网络的眼图和星座图智能分析算法、基于直接检测和异步采样的低成本光性能监测技术、以及基于目标检测的弹性多波长光谱分析方案，解决了传统光性能监测依赖专家经验、监测准确率不足、监测功能单一等技术挑战。其次，在动态时变光通信系统的自适应损伤补偿方面，提出了基于人工神经网络的多目标系统损伤补偿算法、基于提升树算法的低复杂度自适应均衡技术、以及基于端到端学习和辅助信道的系统整体优化自编码算法，有效解决了传统损伤补偿算法严重依赖链路参数和先验知识、仅对点到点静态光传输系统有效等技术瓶颈。最后，在弹性可重构光交换节点中光信号处理方面，建立了复杂调制光信号的非线性理论分析模型，提出了具有光域逻辑门运算、加密解密功能、时钟提取能力、WDM组播功能的多种光信号处理方案，解决了现有光网络节点中光域信号处理能力不足、电域信号处理效率较低等难题。项目组对上述研究方案进行了理论分析、开展了实验验证，并探索了相关的实际应用方案，按期完成了研究任务，取得的学术成果超出预期，共发表学术论文29篇，其中在IEEE JLT、OL、OE等高水平期刊发表SCI检索论文12篇，在OFC、CLEO等光通信重要国际学术会议发表EI检索论文17篇。申请国家发明专利12项，其中10项已授权。受邀做特邀报告5次，出版学术专著1部。荣获中国光学工程学会技术发明奖一等奖1项，中国人工智能学会吴文俊人工智能科技进步二等奖1项。通过本项目的科研工作，锻炼和培养博士生研究生4人，硕士研究生9人。

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