神经网络与光纤通信前向纠错方法

时间：2020-09-21 11:09:18 所属分类：通信 浏览量:

光纤通信网络的建设得益于以光纤为物质基础传送信号，与人们的生活息息向相关，而且还与国家经济等休戚相关。光纤通信技术具有高传输率的优点，还能够避免无线通信受大气层影响的优点，能够为人们提供实时的网络体验。为了实现长距离无中继的传输信号，可以

　　光纤通信网络的建设得益于以光纤为物质基础传送信号，与人们的生活息息向相关，而且还与国家经济等休戚相关。光纤通信技术具有高传输率的优点，还能够避免无线通信受大气层影响的优点，能够为人们提供实时的网络体验。为了实现长距离无中继的传输信号，可以采取不同的措施提高速率，但是除了前向纠错技术之外，色散补偿技术和喇曼放大技术都具有一定的技术缺陷，实施效果不理想。采用前向纠错技术可以降低误码率、提高通信的可靠性。由于FEC技术在光纤通信中的应用起步晚，误码以及长距离传输需要中继多次的缺点没有彻底解决，为了提高光纤通信传输的效率，本文将基于深度神经网络的前向纠错方法用于光纤通信，以期望实现长距离无中继的光纤网络，节省经济成本，带来更大的经济效益。

　　一、深度神经网络

　　深度神经网络实际上就是拥有多层网络结构的人工神经网络，近几年来被应用于多种领域。深度神经网络结构一般包括三个部分：输入层、不少于三层的隐层和输出层。每层有上千个神经元节点，层与层之间节点是全连接的，而每层之间的节点是无连接的。深度神经网络通过不断修正神经元节点之间的权重进行学习。本文将介绍一种由深度置信网络构建而成的标准型DNN结构，DBN-DNN。下图展示的是一个有3层隐层结构的DBN-DNN网络。

　　二、光纤通信中的前向纠错技术

　　1、前向纠错技术概论。光纤通信中的前向纠错技术是指电子信号在送入传输信道之前要进行预先的编码处理，在原有的编码中加入带有信号特征的冗码，然后在接收端依据对应的算法将接受到的信号解码，从而找出在传输过程中产生的错误代码并将错误纠正。前向纠错技术早已多年应用于光纤通信系统，因为这项技术有着坚实的理论基础，早已发展成熟。前向纠错技术具有不需要反馈信道以及译码实时性优秀。但是这项技术也具有一定的缺点，例如译码设备比较复杂，选用的纠错码必须与新到的干扰信号相匹配，对信道的适应性较差。2、前向纠错技术在光纤通信领域的应用。前向纠错技术在光纤通信领域已经得到了广泛的应用，在光纤上承载的是采用带内FEC技术的高速SDH信号，而上述信道还可以采用外带FEC的数字封包方案时，能够进一步的提高系统的性能。增强型的FEC编码技术可以再不中断的业务的情况下测算出传输系统的误码率，能够给接收机判决点评的自适应调整、可调色散以及偏振模式色散色动态补偿提供了一个反馈控制的出发点。在光纤通信中广泛的使用前向纠错技术，能进一步提高系统的性能，降低光纤通信中浪费的成本。

　　三、基于深度神经网络对前向纠错技术优化升级

　　随着光纤通信技术的优化升级，人们的上网速度越来越高，中国的网民人数也跃居世界首位，对上网的硬件设施发出了挑战。对于庞大的光纤通信系统，仅仅依靠前向纠错技术对光纤通信过程进行纠错已经不能满足当下的要求，需要加入新的技术改进前向纠错技术对光纤通信的优化升级。在使用深度神经网络DNN对前向纠错技术进行升级的基本思想是利用DNN进行光纤通信传输过程的误码信号特征参数的大数据训练，通过循环的正向传播和误差反向调节的过程不断修正神经元之间的权重，从而建立带误差的错误码与纯净信息码之间的非线性映射。与传统的前向纠错技术相比，尤其是在处理传输途径中的误码时，基于深度神经网络的前向纠错技术对光纤网络的误码更有针对性。结语：本文探讨了深度神经网络技术在光纤通信的前向纠错技术优化升级中的应用，提出了FEC与DNN相结合的算法。虽然改进的办法比传统的办法更有效，但由于实验的不完整，依然有许多可以进步的地方，希望对这项技术的未来发展起到添砖加瓦的作用。

　　参考文献

　　[1]邓侃,欧智坚.深层神经网络语音识别自适应方法研究[J].计算机应用研究,2016,(07):1966-1970.

　　[2]于群,李浩,屈玉清.基于深度神经网络和内外部因素的大电网安全态势感知研究[J/OL].电测与仪表:1-10[2020-04-23].

　　[3]肖飞.高速城域光网络中的前向纠错编码及相关技术研究[D].北京邮电大学,2018.

　　《神经网络与光纤通信前向纠错方法》来源：《中国新通信》，作者：周学军 张松年 周方圆

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