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基于遥泵技术的超长距光传输系统研究与实验

光通信研究 2024年第4期 46-50页

作者：陈克峰吕建新彭阳汪俊奇烽火通信科技股份有限公司武汉430205 武汉邮电科学研究院武汉430074

【目的】针对采用遥泵技术的超长距光传输系统传输距离受限问题,文章提出了100与200 Gbit/s业务混合传输的单跨无中继传输系统,实验在不考虑色散等其他因素的影响下,通过调整系统入纤功率和系统中遥泵增益单元的位置来测试系统最大跨段... 详细信息

【目的】针对采用遥泵技术的超长距光传输系统传输距离受限问题,文章提出了100与200 Gbit/s业务混合传输的单跨无中继传输系统,实验在不考虑色散等其他因素的影响下,通过调整系统入纤功率和系统中遥泵增益单元的位置来测试系统最大跨段损耗。【方法】实验中关键放大技术主要为遥泵、掺铒光纤和拉曼放大技术,在传输中应用掺铒光纤放大器、拉曼放大器和遥泵增益单元对系统中光信号进行无中继放大,并通过调整遥泵增益单元的放置位置来进一步提升中继传输距离,实验采用能够更好提升遥泵放大增益的遥泵旁路接入方式。【结果】实验采用3种不同的模块共9个业务波,分别使用200 Gbit/s偏振复用—正交相移键控(PM-QPSK)、100 Gbit/s PM-QPSK和200 Gbit/s偏振复用—16正交幅度调制(PM-16QAM)调制格式,采用损耗为0.17 dB/km的G.654b超低损耗光纤搭建传输实验,并最终实现了总容量为1.5 Tbit/s、跨段损耗达到75 dB的单跨超长距传输。【结论】结果表明,通过设置最佳的入纤功率和调整遥泵增益单元的位置可以提升系统传输距离,实验结果为搭建基于遥泵技术的超长距光传输系统提供了参考价值,对基于遥泵技术的无中继传输发展提供了参考数据。

关键词：超长距光传输系统遥泵技术无中继传输

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物联网入侵检测的随机特征图神经网络模型

计算机工程与应用 2024年

作者：罗国宇汪学舜戴锦友武汉邮电科学研究院信息安全系烽火通信科技股份有限公司预研部

目前入侵检测主要依赖传统深度学习方法，但这种方法忽略了数据记录间的关联。图神经网络方法虽然考虑了数据记录间的相互关系，但忽略了图节点间的特征关系。因此，提出了一种随机特征的图神经网络物联网入侵检测模型，以解决这些问题... 详细信息

目前入侵检测主要依赖传统深度学习方法，但这种方法忽略了数据记录间的关联。图神经网络方法虽然考虑了数据记录间的相互关系，但忽略了图节点间的特征关系。因此，提出了一种随机特征的图神经网络物联网入侵检测模型，以解决这些问题。首先，构建了网络通信数据集的图结构。接下来，引入随机特征以丰富图节点的特征，从而提高图神经网络的表达能力。通过提取的流量相互关系来训练图神经网络，构建了一个精确检测攻击流量的入侵检测分类器。最后，在ToN-IoT和NF-UNSW-NB15物联网数据集上进行了实验验证。实验结果表明，在二分类检测方面，与几种经典的机器学习和深度学习算法以及最新的图神经网络检测算法相比，提出的方法在准确率上最高提升了17.90%和1.43%。在多分类检测方面，在大多数攻击类别上的F1得分高于其他算法。此外，还通过实验确定了图神经网络的层数K和聚合器的最佳选择。

关键词：图神经网络入侵检测随机特征物联网

50 Gbit/s SFP56光模块自动化测试系统设计

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光通信研究 2024年第4期 90-94页

作者：郜轩曹珍张莉莉武汉邮电科学研究院武汉430074 武汉莫仕通讯技术有限公司武汉430074

【目的】在50 Gbit/s小型可插拔(SFP)56光模块的实际生产测试过程中,测试需搭配的仪器设备较多,测试仪器孤立使用,且测试过程复杂,调试与测试分开进行,这些问题使得光模块测试的时间延长,效率较低,给测试人员带来诸多不便,同时也无法保... 详细信息

【目的】在50 Gbit/s小型可插拔(SFP)56光模块的实际生产测试过程中,测试需搭配的仪器设备较多,测试仪器孤立使用,且测试过程复杂,调试与测试分开进行,这些问题使得光模块测试的时间延长,效率较低,给测试人员带来诸多不便,同时也无法保证测试产品的一致性。为提高光模块的调试和测试效率,降低测试人员的工作难度,文章设计了SFP56光模块自动化测试系统。【方法】文章所提测试系统使用Python语言,利用其强大的第三方库,如VISA、pyserial库等设计,该系统可在Windows操作系统下使用。【结果】该系统可对光模块进行调试和自动化测试,使测试仪器可并行使用,减少了时间和资源的浪费。也可以根据测试需求对光模块进行分步测试,在很大程度上提高了产线中光模块调试和测试的效率,也降低了对测试人员的要求。经验证表明,与传统光模块测试相比,每只光模块的测试时间降低了约70 s,大大提高了光模块的测试效率。在光模块测试中避免了人为操作带来的结果偏差,能够保证产品的一致性。【结论】与目前市面上比较流行的使用Labview语言设计的光模块自动化测试系统相比,文章所提系统可拓展性更强且更方便升级维护,其可拓展为100、200、400及800 Gbit/s等高速率的光模块测试系统,为后续高速率光模块的测试打下了技术基础。

关键词：小型可插拔 Python 自动化测试

宽带多载波微波光链路的自适应非迭代线性化技术

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光学学报 2024年第12期44卷 197-205页

作者：卢冰陈康侯维刚白一凡张佳昕郭磊重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学智能通信与网络安全研究院重庆400065

本文针对宽带多载波微波光子链路(MPL)中产生的带内三阶交调失真(IMD3)和带外互调失真(XMD),给出了相应的非线性失真模型,然后基于失真模型中的XMD和IMD3信号与基频信号符号相反的特性来获取具有闭式解的代价函数,从而在快速自适应获取... 详细信息

本文针对宽带多载波微波光子链路(MPL)中产生的带内三阶交调失真(IMD3)和带外互调失真(XMD),给出了相应的非线性失真模型,然后基于失真模型中的XMD和IMD3信号与基频信号符号相反的特性来获取具有闭式解的代价函数,从而在快速自适应获取最优线性化系数的同时完成对XMD和IMD3的补偿。与现有的XMD和IMD3补偿方法相比,该方法无需系统和信号的先验参数,无需复杂的训练和迭代优化过程,实用性更好。仿真结果表明,在基于马赫-曾德尔调制器的MPL中传输多音信号时,链路中产生的XMD和IMD3分别被抑制了35 dB和29 dB以上;此外,当传输多载波正交频分复用信号时,信号的误差矢量幅值从8.1%优化到了2.2%。

关键词：微波光子学数字线性化三阶交调失真互调失真

连续立体空间下传感器节点覆盖部署方法研究:以水质监测为例

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武汉大学学报（信息科学版） 2024年第2期49卷 271-279页

作者：王珂关慧珍张利利晁怡张源奔丁轩胡楚丽中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院湖北武汉430074 中国地质大学(武汉)国家地理信息系统工程技术研究中心湖北武汉430074 中国科学院空天信息创新研究院北京100094

感知覆盖和网络通信对传感器网络监测的准确性、全面性以及数据传输具有重要意义。针对连续立体空间中传感器节点部署问题,提出了一种基于三维有限控制集的节点部署方法。首先采用一定的离散化尺寸将连续立体空间离散化,提取出一组可以... 详细信息

感知覆盖和网络通信对传感器网络监测的准确性、全面性以及数据传输具有重要意义。针对连续立体空间中传感器节点部署问题,提出了一种基于三维有限控制集的节点部署方法。首先采用一定的离散化尺寸将连续立体空间离散化,提取出一组可以代表连续空间中无限侯选位置的三维有限控制集;然后基于三维有限控制集构建考虑通信的最大覆盖模型。水下空间是一种典型的连续立体空间,一些水质监测变量在水下空间存在垂直方向的差异性,以水质监测为例,进行水下节点部署仿真,对空间离散化造成的误差进行分析,对比该方法和其他方法的覆盖效果。结果表明,提出的立体空间中节点部署方法可以有效部署节点,利用较少的节点达到较高的覆盖度,并且在部署节点数目较少的时候,仍可以保证节点之间的通信。

关键词：连续立体空间有限控制集传感器网络覆盖部署水质监测

30 Tbit/s DP-16QAM传输系统中基于机器学习的非线性均衡方法

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光通信研究 2024年第4期 7-12页

作者：范润哲杨超罗鸣武汉邮电科学研究院武汉430074 中国信息通信科技集团有限公司光通信技术和网络全国重点实验室武汉430074

【目的】采用机器学习的方法对30 Tbit/s(60×500 Gbit/s)奈奎斯特双偏振—16进制正交幅度调制(DP-16QAM)在G.654E光纤中传输6300 km传输系统的传输结果进行非线性均衡,降低传输误码率(BER)。【方法】借鉴卷积神经网络的“感受野”机制... 详细信息

【目的】采用机器学习的方法对30 Tbit/s(60×500 Gbit/s)奈奎斯特双偏振—16进制正交幅度调制(DP-16QAM)在G.654E光纤中传输6300 km传输系统的传输结果进行非线性均衡,降低传输误码率(BER)。【方法】借鉴卷积神经网络的“感受野”机制,设计“卷积核”大小,根据划分采样数据构造数据集。选取并调试合适的参数构造人工神经网络。采集在C波段的不同波长、不同光信噪比和不同入纤功率发送和接收一一对应的数据,参照经典全连接神经网络结构,根据数据集数据结构来构建神经网络,并对实部和虚部分别进行网络拟合,训练完成后将测试数据集送入网络,在这3个方面分别进行计算并与传统方法进行比对。【结果】文章采用两种神经网络拟合了C波段频率在191.5625~195.9875 THz 60个不同波长传输条件下的传输BER,在与最大似然序列估计(MLSE)算法的对比中,网络1和网络2 BER分别平均降低了23%和41%。在数据中选择了频率为193.8125 THz的光进行入纤功率范围为14~19 dBm的计算,网络1和网络2 BER分别平均降低了32%和52%。在不同光信噪比下,网络1和网络2 BER分别平均降低了30%和57%。【结论】引入的两种神经网络在相干传输系统的非线性均衡中都有不俗的表现。同时,网络层数和节点数会共同影响拟合结果,一般说来,增加层数和节点数可以获取更好的拟合效果,但与之对应的便是模型参数的增多、占用空间的增大和训练时间的增长,所以在应用中应考虑实际情况,在拟合效果和模型属性中进行取舍。

关键词：非线性均衡机器学习神经网络大容量传输人工智能高速光通信

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一种胶质细胞偶联人工神经网络模型

小型微型计算机系统 2024年第1期45卷 23-29页

作者：陈魏红麦可许璇刘子玄张红雨彭辉华中农业大学信息学院武汉430070 重庆大学计算机学院重庆400030 武汉邮电科学研究院武汉430074

受到生物大脑神经胶质细胞和神经元互作用机制的启示,提出一种胶质细胞偶联人工神经网络(Glia-Coupled Artificial Neuron Networks,GCANNs)模型.对当前人工神经网络模型中的基本单元—神经元进行扩展,将每一个神经元连接一定数量的胶... 详细信息

受到生物大脑神经胶质细胞和神经元互作用机制的启示,提出一种胶质细胞偶联人工神经网络(Glia-Coupled Artificial Neuron Networks,GCANNs)模型.对当前人工神经网络模型中的基本单元—神经元进行扩展,将每一个神经元连接一定数量的胶质细胞作为网络基本单元,通过神经元和胶质细胞的相互作用模型进行基本单元各元素的计算和更新,最后通过遗传算法对该模型的参数、拓扑结构进行优化.该网络模型能反应胶质细胞和神经元之间的双向通讯机制,更接近神经系统各元素之间的信息处理方式.实验表明,该模型能提升网络学习性能,在图像、文本等的分类任务上表现出比传统人工神经网络更高的准确率.此外,基于遗传算法的网络优化实验表明,为获得更高的适应度,大部分神经元都选择了与一定数量的胶质细胞“相连”,说明胶质细胞偶联的模型是经过了“自然进化、优胜劣汰”的更优模型.该模型能为构建更符合大脑工作机理的神经网络提供新的思路和方法,也能反向启发和推进神经科学研究.

关键词：胶质细胞双向通讯机制遗传算法胶质细胞偶联人工神经网络

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物联网设备识别及异常检测研究综述

软件学报 2024年第1期35卷 288-308页

作者：樊琳娜李城龙吴毅超段晨鑫王之梁林海杨家海清华大学网络科学与网络空间研究院北京100084 北京信息科学与技术国家研究中心北京100084 国防科技大学信息通信学院湖北武汉430019

随着物联网技术的发展,物联网设备广泛应用于生产和生活的各个领域,但也为设备资产管理和安全管理带来了严峻的挑战.首先,由于物联网设备类型和接入方式的多样性,网络管理员通常难以得知网络中的物联网设备类型及运行状态.其次,物联网... 详细信息

随着物联网技术的发展,物联网设备广泛应用于生产和生活的各个领域,但也为设备资产管理和安全管理带来了严峻的挑战.首先,由于物联网设备类型和接入方式的多样性,网络管理员通常难以得知网络中的物联网设备类型及运行状态.其次,物联网设备由于其计算、存储资源有限,难以部署传统防御措施,正逐渐成为网络攻击的焦点.因此,通过设备识别了解网络中的物联网设备并基于设备识别结果进行异常检测,以保证其正常运行尤为重要.近几年来,学术界围绕上述问题开展了大量的研究.系统地梳理物联网设备识别和异常检测方面的相关工作.在设备识别方面,根据是否向网络中发送数据包,现有研究可分为被动识别方法和主动识别方法.针对被动识别方法按照识别方法、识别粒度和应用场景进行进一步的调研,针对主动识别方法按照识别方法、识别粒度和探测粒度进行进一步的调研.在异常检测方面,按照基于机器学习算法的检测方法和基于行为规范的规则匹配方法进行梳理.在此基础上,总结物联网设备识别和异常检测领域的研究挑战并展望其未来发展方向.

关键词：物联网设备识别异常检测

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基于机器学习的光网络监测与优化方法

光通信研究 2024年第3期 1-10页

作者：李鸿刘武罗鸣中国信息通信科技集团有限公司武汉邮电科学研究院有限公司武汉430074 中国信息通信科技集团有限公司光通信技术和网络全国重点实验室武汉430074

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... 详细信息

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。

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