光纤网络哑资源智能检测与清查方法

作     者：张高毅 张军 苟浩淞 段佳明 ZHANG Gao-yi;ZHANG Jun;GOU Hao-song;DUAN Jia-ming

作者机构：电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室成都611731 中国移动通信集团四川有限公司成都610041 广东海洋大学数学与计算机学院湛江524088 

基　　金：四川省知识产权专项(2022-ZS-00021) 四川移动博士后新技术研发项目(R22109V6) 

出 版 物：《科学技术与工程》 (Science Technology and Engineering)

年 卷 期：2023年第23卷第18期

页      码：7816-7823页

摘      要：光分配网络(optical distribution network,ODN)网络是FTTH网络中的重要组成部分,其质量好坏直接关系到客户使用宽带网络的体验。为了对哑资源进行高效精准管理,改善网络质量,提升宽带业务开通效率,降低维护成本,设计优化了哑资源智能检测及清查系统。该系统基于深度学习中的YOLOX算法,设计改进提出随机梯度下降动量及Nestrov动量(stochastic gradient descent with momentum and nestrov,SGDMN)优化器,该优化器能有效抑制振荡并且在加速训练的同时对梯度进行校正,以此对参数进行更新;在不脱离真实场景的前提下选择数据增强方式,以此实现对分光器、尾纤、标签、二维码等关键信息进行目标检测,进行分类标识,维护人员可基于这些关键信息配合资管系统信息完成哑资源清查。通过其他经典目标识别算法进行对比实验,结果表明改进后的YOLOX算法精度更高,满足哑资源智能检测及清查实际工程需求。

主 题 词：光分配网络(optical distribution network,ODN) YOLOX算法 优化器 目标检测 清查 

学科分类：08[工学] 0803[工学-仪器类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1671-1815.2023.18.026

馆 藏 号：203122502...