引用本文:
张瑞华,张鹏飞,魏淮,等.应用于光纤放大器的人工智能算法[J]. 光通信技术,2025,49(3):34-39.
张瑞华,张鹏飞,魏 淮*,宁提纲
(北京交通大学 电子信息工程学院,北京 100044)
【下载PDF全文】 【下载Word】摘要:为提高光纤放大器的设计效率与性能,系统研究了人工智能算法在光纤放大器设计中的应用,重点分析了元启发式算法与神经网络在解决逆设计、正向求解和动态控制3类核心问题中的作用。元启发式算法(如遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法)通过模拟自然进化或群体智能行为,显著优化了光纤长度、泵浦参数等多维目标;神经网络凭借其非线性建模能力,实现了增益谱预测、传输质量(QoT)估计及脉冲演化模拟的高效求解,计算速度较传统数值方法提升显著;光纤放大器的动态控制通过融合元启发式算法与神经网络技术,实现了光网络的自适应实时调控,有效满足了视频流、云计算等新兴业务对动态带宽调整的需求。最后,对人工智能算法在光纤放大器的应用进行了展望。
关键词:光纤放大器;人工智能算法;元启发式算法;神经网络;机器学习;逆设计
中图分类号:TN929.11 文献标志码:A 文章编号:1002-5561(2025)03-0034-06
DOI:10.13921/j.cnki.issn1002-5561.2025.03.006
1. 研究背景与目的
光纤放大器:作为光通信系统中补偿光信号损耗的关键器件,设计目标包括高增益、低噪声系数和模式间增益均衡等。
核心问题:结构优化、增益谱预测、光脉冲演化预测、泵浦优化、传输质量(QoT)估计及动态控制等,具有非线性和多维度特征。
研究目的:提高光纤放大器的设计效率与性能。
2 人工智能算法分类与应用
元启发式算法:如遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法,通过模拟自然进化或群体智能行为,优化光纤长度、泵浦参数等多维目标。
神经网络:凭借其非线性建模能力,实现增益谱预测、QoT估计及脉冲演化模拟的高效求解,计算速度较传统数值方法显著提升。
3. 元启发式算法的具体应用
遗传算法:用于优化多级掺铒光纤放大器(EDFA)的泵浦方案、泵浦功率分布及组件位置等。
粒子群算法:优化中红外激光器主振荡功率放大器的参数,提升激光效率。
模拟退火算法:优化四模EDFA的铒离子掺杂浓度分布,实现良好的增益均衡效果。
4. 神经网络的具体应用
全连接神经网络(FCNN):用于增益谱预测、QoT估计等,能够精确建模复杂光传输场景。
卷积神经网络(CNN):擅长处理二维时空特征,如光信号功率谱。
循环神经网络(RNN):具有记忆功能,适用于预测脉冲在光纤放大器中的动态演化过程。
5. 动态控制
挑战:网络流量变化导致输入条件动态变化,需实现自动增益控制。
解决方案:混合算法框架结合神经网络的实时性与元启发式算法的全局搜索能力,为光网络自适应调控提供新方案。
6. 算法选择与设计
逆设计:元启发式算法通过迭代优化过程降低搜索复杂度,神经网络利用非线性映射能力解决问题。
正向问题:神经网络替代传统数值方法,显著提升计算效率。
动态控制:神经网络与元启发式算法协同应用,实现光网络的实时自适应调控。
7. 结论与展望
结论:元启发式算法和神经网络在光纤放大器设计中发挥重要作用,分别解决了逆设计、正向求解和动态控制等关键问题。