面向弹性光网络中间节点的嵌入式光性能监测系统

针对目前卷积神经网络在弹性光网络中间节点监测时硬件成本高,占用内存大的问题,提出一种基于二值卷积神经网络与异步延时抽头采样技术的嵌入式光性能监测系统。结果表明,对于16QAM、32QAM、64QAM信号,调制格式识别准确率均为100%,光信噪比识别准确率分别为99.1%、98.5%和97.4%。这些结果证明了在嵌入式平台上将异步延时抽头采样技术和二值卷积神经网络用于中间节点进行链路监测的可行性。此外,本系统的内存占用减少为浮点型卷积神经网络的1/4,识别时间缩短为它的1/3,更适合部署于资源有限的弹性光网络中间节点。