摘要
本发明提供了一种快速计算三阶拉曼放大器中功率演化的方法及系统,方法包括步骤S1:基于三阶拉曼放大器的参数计算得出光纤内各个频率光的功率演化;步骤S2:固定链路参数,将信号参数、泵浦参数和功率演化的初值组合为数据集,训练神经网络;步骤S3:使用训练完毕的神经网络预测新链路的功率演化初值,并作为打靶法的收敛起点;步骤S4:使打靶法基于连续性方法和梯度下降法收敛功率演化初值,得出光纤内部的功率演化终值。本发明利用已知的链路、信号和泵浦参数,通过训练神经网络预测更合理的功率演化初值并作为打靶法的起点,采用高精度功率演化初值,减少了打靶法中梯度下降法的迭代次数,加快了收敛速度,提高了最终解的精度。
技术关键词
三阶拉曼放大器
连续性方法
训练神经网络
梯度下降法
参数
输出特征
前馈神经网络
光功率
链路
光纤
泵浦
序列
信号
频率
噪声
子模块
数据
精度