一种基于深度学习的直接调制激光器建模方法

本发明公开了一种基于深度学习的直接调制激光器建模方法，包括：构建直接调制激光器时序数据集并按照预设比例划分为训练数据集与测试数据集；基于双向长短时记忆网络结构构建深度学习模型；基于训练数据集对深度学习模型进行训练，采用自适应矩估计法优化训练损失，直至满足准确性要求并采用测试数据集进行评估；基于训练完成的深度学习模型对直接调制激光器进行建模。本发明模型能够成功对直接调制激光器引入的非线性影响及噪声干扰进行建模，生成的输出波形和频谱均具有较高的准确性，同时满足直接调制激光器建模的实时性需求，可用于光通信系统设计和动态性能优化，具有广泛的应用前景。