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申请/专利权人：北京科技大学

摘要：本发明公开了一种无侵入式的光带通滤波器频率偏移监测与定位方法及装置，涉及光纤通信技术领域。包括：获取光通信系统的接收信号；对接收信号进行离线信号处理，得到第一支路信号以及第二支路信号输入到基于光纤数字反向传播的深度神经网络模型，得到深度神经网络模型中自适应滤波器的抽头系数；基于深度神经网络模型中自适应滤波器的抽头系数，得到光通信系统中滤波器的损伤辨别结果与损伤定位溯源结果。本发明能够在不使用任何测量仪器的情况下，仅通过接收端数字信号处理技术即可识别链路内的异常滤波器，并实现精准溯源与定位。

主权项：1.一种无侵入式的光带通滤波器频率偏移监测与定位方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取光通信系统的接收信号；S2、对所述接收信号进行离线信号处理，得到第一支路信号以及第二支路信号；S3、将所述第一支路信号以及第二支路信号输入到基于光纤数字反向传播DBP的深度神经网络模型，得到深度神经网络模型中自适应滤波器的抽头系数；S4、基于所述深度神经网络模型中自适应滤波器的抽头系数，得到光通信系统中滤波器的损伤辨别结果与损伤定位溯源结果；所述S3中的将所述第一支路信号以及第二支路信号输入到基于光纤数字反向传播DBP的深度神经网络模型，得到深度神经网络模型中自适应滤波器的抽头系数包括：S31、对所述第一支路信号加入色散损伤，重构包含色散损伤、非线性损伤以及滤波器偏移损伤的信号，得到预处理后的第一支路信号；S32、对所述第二支路信号进行载波相位恢复、判决，得到消除色散损伤、非线性损伤以及滤波器频率偏移损伤的信号，并基于第一支路信号进行相位对齐，得到预处理后的第二支路信号；S33、将所述预处理后的第一支路信号作为基于DBP的深度神经网络模型的输入信号，将所述预处理后的第二支路信号作为基于DBP的深度神经网络模型的参考信号，对基于DBP的深度神经网络模型进行训练，得到深度神经网络模型中自适应滤波器的抽头系数；所述S33中将所述预处理后的第一支路信号作为基于DBP的深度神经网络模型的输入信号，将所述预处理后的第二支路信号作为基于DBP的深度神经网络模型的参考信号，对基于DBP的深度神经网络模型进行训练，得到深度神经网络模型中自适应滤波器的抽头系数包括：S331、设置基于DBP的深度神经网络模型；S332、将所述预处理后的第一支路信号作为基于DBP的深度神经网络模型的输入信号，输入到设置好的基于DBP的深度神经网络模型，得到深度神经网络模型的前向计算输出信号；S333、将所述预处理后的第二支路信号作为基于DBP的深度神经网络模型的参考信号，基于所述前向计算输出信号，对基于DBP的深度神经网络模型进行训练，得到深度神经网络模型中自适应滤波器的抽头系数。

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