一种基于CNN-BiLSTM的低复杂度相干光通信系统损伤补偿方法

本发明涉及相干光通信信号处理技术领域，特别涉及一种基于CNN‑BiLSTM的低复杂度相干光通信系统损伤补偿方法，包括：采用预训练的低复杂度光纤传输损伤补偿的CNN‑BiLSTM神经网络模型对待处理的双偏振态相干光信号进行处理，得到均衡偏振态信号；本发明通过采用一维卷积与双向LSTM结合的方式使得色散补偿与偏振模色散相互约束、协同优化，使模型能够同时处理色散补偿与偏振均衡补偿；采用一维卷积计算相位补偿量，代替传统算法的色散补偿滤波器实现色散补偿，减少了对数据的依赖并提升了准确性；采用双向LSTM结构，联合偏振感知的时序注意力机制，实现动态损伤均衡与低功耗实时处理的协同优化。