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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利相干光波分复用传输系统的链路功率控制方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119853814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411926195.2，技术领域涉及：H04B10/564；该发明授权相干光波分复用传输系统的链路功率控制方法和系统是由义理林;肖俊哲;牛泽坤;李律;史明辉设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本相干光波分复用传输系统的链路功率控制方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种相干光波分复用传输系统的链路功率控制方法和系统，包括：搭建相干光波分复用传输仿真系统；配置波分复用系统中各个通道的发射功率；将发射功率的起始状态作为执行神经网络的输入，获得不同通道发端功率的调整值，通过起始状态和发射功率调整值计算通道发射功率；配置波分复用系统中波长选择开关各个通道的衰减；将波长选择开关的起始状态作为执行神经网络的输入，获得波长选择开关衰减的调整值，通过起始状态和衰减调整值计算通道发射功率。本发明基于深度强化学习算法，通过调整相干光波分复用系统中不同通道的发射功和波长选择开关中不同通道的衰减，实现链路中功率的优化配置，从而优化传输后收端各个通道的通信质量。

本发明授权相干光波分复用传输系统的链路功率控制方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种相干光波分复用传输系统的链路功率控制方法，其特征在于，包括： 步骤1：搭建相干光波分复用传输仿真系统，包括设置链路中光纤的长度，光放大器的参数，并设置总体的传输距离； 步骤2：利用仿真环境进行深度神经网络的训练，配置波分复用系统中各个通道的发射功率； 步骤3：将发射功率的起始状态作为输入，输进训练好的执行神经网络中，获得不同通道发端功率的调整值，通过起始状态和发射功率调整值计算通道发射功率； 步骤4：利用仿真环境进行深度神经网络的训练，配置波分复用系统中波长选择开关各个通道的衰减； 步骤5：将波长选择开关的起始状态作为输入，输进训练好的执行神经网络中，获得波长选择开关衰减的调整值，通过起始状态和衰减调整值计算通道发射功率； 所述步骤2包括： 步骤2.1：将发射功率初始值作为起始状态，把起始状态作为执行神经网络的输入，并获得输出作为发射功率的调整值，通过起始状态和发射功率调整值计算通道发射功率，然后进行传输，并获得接收端的结果；在接受端获得各个通道的信噪比，通过接收端获得的信噪比和目标信噪比计算相应的奖励，并将起始状态更新为下一状态；将起始状态、发射功率调整值、下一状态和奖励，集合为数据对，存储到数据池中，通过执行神经网络和仿真传输系统的不断交互，生成数据池中的数据； 步骤2.2：通过数据池中的数据训练批判神经网络，将数据对中的当前状态和执行动作作为批判神经网络的输入，获得其输出；通过该输出和奖励函数做差并取绝对值，作为批判神经网络的损失函数，通过梯度下降法更新批判神经网络的参数； 步骤2.3：通过数据池中的数据和批判神经网络，训练执行神经网络，将数据对中的当前状态作为执行神经网络的输入，获得执行神经网络的输出，将该输出和当前状态，作为批判神经网络的输入，获取批判神经网络的输出；将批判神经网络输出的相反数作为损失函数，通过梯度下降法更新执行神经网络的参数； 所述步骤4包括： 步骤4.1：将衰减初始值作为起始状态，把起始状态作为执行神经网络的输入，并获得输出作为衰减的调整值，通过起始状态和衰减调整值，计算出各个通道的衰减，之后进行传输，并获得接收端的结果；最后在接受端获得各个通道的信噪比，通过在接收端获得的信噪比和目标信噪比，计算相应的奖励，并将起始状态更新为下一状态；将起始状态、衰减调整值、下一状态和奖励，集合为数据对，存储到数据池中，通过执行神经网络和仿真传输系统的不断交互，生成数据池中的数据； 步骤4.2：利用数据池中的数据训练批判神经网络； 步骤4.3：利用数据池中的数据和批判神经网络，训练执行神经网络。

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