基于无波长偏移光学相位共轭的信号损伤补偿

为了解决强度调制-直接检测正交频分复用（IM-DD OFDM）光通信系统中由光纤色散和非线性效应导致的传输性能下降的问题,提出利用正交偏振泵浦非简并四波混频（NFWM）产生的无波长偏移光学相位共轭（OPC）波对系统中的信号损伤进行光域补偿。首先在理论上推导了利用正交偏振泵浦NFWM生成OPC波的原理,基于上述原理,设计了无波长偏移OPC实现方式,在正交偏振态上得到与原信号波长完全一致的OPC波。然后对影响生成OPC波功率的因素进行了具体分析。最后依据优化参数设置,进行仿真验证,结果表明所提系统能够以114.375 Gbit/s的传输速率在长度为240 km的标准单模光纤链路中传输。     

光子防火墙中42 Gbit/s BPSK信号4位全光模式匹配系统及实验验证

在光子防火墙中,为了实现能够有效处理高速光信号的全光模式匹配技术,针对BPSK信号提出了一种信号速率高达42 Gbit/s的全光模式匹配系统,并采用商用器件进行了实验验证。首先,通过给BPSK输入序列分别添加同相和反相的相干载波将BPSK信号转换为2个互为反向的强度调制（IM）信号;然后,通过延时线和由高非线性光纤（HNLF）实现的光学AND门进行相关操作;最后,输出表征全光模式匹配结果的高电平脉冲。仿真和实验结果表明,所提系统可以在8位的42 Gbit/s BPSK输入序列中识别出4位目标序列,验证了BPSK信号的全光模式匹配的可行性,适用于高速光子防火墙。     

基于机器学习的光网络干扰攻击检测、识别与恢复方法

光网络由于其结构的脆弱性，容易受到旨在中断通信服务的信号干扰攻击。基于此，提出了一种基于机器学习的攻击检测、识别与恢复框架。在攻击检测与识别方面，评估了BiLSTM、1DCNN和7种常规机器学习分类器（ANN、DT、KNN、LDA、NB、RF和SVM）在检测攻击是否存在，以及识别受到的不同类型的干扰攻击上的性能。在攻击恢复方面，提出了基于BiLSTM-BiGRU的干扰攻击恢复模型，分别用来恢复轻度带内、强度带内、轻度带外和强度带外干扰攻击。数值仿真结果表明，所提模型表现出优异的性能，检测与识别准确率高达99.20%，针对4种攻击的恢复率分别为95.05%、97.03%、94.06%和61.88%。