DWDM系統(tǒng)中光纖布拉格光柵濾波器與拉曼放大器的智能優(yōu)化研究.pdf

1、隨著網絡化大數(shù)據(jù)時代的到來，互聯(lián)網應用和數(shù)據(jù)通訊業(yè)務的日益劇增，對通信網絡的傳輸容量、速率和帶寬提出了更高的需求。為了適應光纖通信系統(tǒng)對高速、大容量、超長距離的傳輸要求，密集波分復用(DWDM)技術成為一種能夠有效挖掘和擴充光纖網絡帶寬資源并被廣泛應用的技術方案。DWDM系統(tǒng)中新型器件的研究和開發(fā)進一步推動了光纖傳輸系統(tǒng)性能的提升。多信道光濾波技術和全波長光放大技術是DWDM突破網絡容量瓶頸的兩項最核心的技術支撐。其中，多信道光纖布拉格

2、光柵(FBG)濾波器憑借其靈活的波長選擇和優(yōu)良的窄帶傳輸特性在波長復用解復用和增加系統(tǒng)容量中發(fā)揮重要作用;多泵浦拉曼光纖放大器特有的分布式全波長放大，可有效降低非線性效應和噪聲，在實現(xiàn)寬帶放大和延伸光傳輸距離方面具備巨大的優(yōu)勢。本文主要關注這兩種關鍵光纖器件在設計層面存在的優(yōu)化問題。從智能優(yōu)化角度，將FBG濾波器和拉曼放大器的逆向工程設計問題轉化為優(yōu)化問題，運用智能計算的理論方法和技術手段，提出解決方案提升器件性能。主要研究工作如下。<

3、br>　?。ㄒ唬┒嘈诺繤BG濾波器的優(yōu)化研究
　　FBG憑借其尺寸小、成本低、插入損耗低、系統(tǒng)兼容性好等優(yōu)點可以構成有良好的波長選擇特性和波長精度的多信道濾波器。但是隨著信道數(shù)的遞增，其設計和制備工藝都會變得更加復雜和困難。針對這方面的研究，本文進行了以下工作。
　　(1)針對多信道FBG濾波器設計過程中存在折射率調制峰值容易超過物理可實現(xiàn)范圍的問題，詳細剖析了造成折射率調制峰值過高的原因，提出了群延遲變量的多信道反射光譜的

4、濾波器模型，結合離散層析法對折射率調制分布進行調整和降低。在此基礎上建立了以最小化折射率調制峰值和色散誤差為目標的優(yōu)化模型，將FBG參數(shù)重構問題轉化為群延遲變量尋優(yōu)問題。本文采用了差分進化算法對模型進行求解，通過實驗分別給出不同信道數(shù)不同光柵長度的FBG濾波器的設計方案，證明了該方法的有效性。
　　(2)針對FBG的折射率調制峰值和色散指標之間的優(yōu)化矛盾瓶頸，以Pareto多目標優(yōu)化理論為指導，建立了一種更為合理有效的多信道FBG

5、濾波器的多目標模型，提出一種將多目標進化遺傳算法(NSGA-Ⅱ)和逼近理想解排序法(TOPSIS)相結合的求解思路。采用NSGA-Ⅱ求解出一系列Pareto最優(yōu)解，再利用TOPSIS做進一步最優(yōu)解的決策。設計結果表明了該方法能夠合理地處理折射率調制峰值和色散之間的權衡，具有一定的參考價值。
　?。ǘ┒啾闷掷糯笃鞯膬?yōu)化研究
　　拉曼光纖放大器(RFA)在光纖通信系統(tǒng)中不僅要滿足大帶寬、高功率等特性，還要考慮的一個關鍵問題

6、就是其增益譜的平坦化。多泵浦技術是實現(xiàn)RFA增益平坦度控制的一種有效途徑。但是，如何高效地選取最優(yōu)的泵浦波長功率配置成為多泵浦RFA設計的難點。針對這方面的研究，本文進行了以下工作。
　　(1)為了解決多泵浦RFA在數(shù)學模型計算中的效率問題，本文提出了一種基于機器學習技術的解決思路。將拉曼耦合方程的非線性求解過程等價于以泵浦波長和泵浦功率作為輸入、增益作為輸出的多輸入多輸出回歸問題。離線訓練階段，利用機器學習算法完成樣本訓練和建立

7、RFA回歸模型;在線優(yōu)化階段，將回歸模型融入進化算法的優(yōu)化過程，完成泵浦參數(shù)的優(yōu)化配置。本文分別采用了最小二乘支持回歸機(LSSVR)和極限學習機(ELM)算法進行模型構建。實驗從模型精度驗證、RFA增益分析和不同算法的性能對比等方面驗證了該方法的高效性。
　　(2)為了平衡多泵浦RFA設計中不同性能需求，本文提出了同時以最大化拉曼開關增益和最小化增益波動為優(yōu)化目標的多目標模型。在上述基于機器學習的RFA模型的基礎上，利用改進的強