Page 28 - 网络电信2023年2月刊
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光 通 信
图３ 测试样本数据 图５ 指标性能测试
以图３的光通信数据为测试样本，选取文献［３］、
［４］方法作为对比，对光通信网络数据进行异常识别，得到
异常数据的谱识别结果对比如图４所示。
图４ 异常数据识别结果 表２ 测试时间对比
片重构，由此实现对异常数据的过滤和检测识别。测试得知，
本方法改进后其能量开销为１.２kJ， 其生命周期为55.75ｈ，
优于其余两种对比方法有效降低了光通信网络的能量开销，提
高了生命周期，改善了网络结构性能，并且其识别速率较高，
仅为1.0ｍｓ，优于两种对比方法，具有更大的研究价值。
如图４所示，本方法可对采集的光通信数据的异常特征点 参考文献
进行有效定位，其识别方法优于其余两种对比方法。 为进一步 [1] 邵子金,冯磊,张军,等.一种星间激光通信高速并行定时恢复算法设
计[J].电子设计工程,2018,26(21):86-89+94.
对比三种方法的应用性能，在此基础上，测试光通信网络能量
[2] 姚如贵,蒋朋飞,马骏,等.面向光通信的物理帧格式设计与同步算法
开销、网络的生命周期及测试效率，进行全面的对比。 研究[J]. 西北工业大学学报,2018, 36(05):904-910.
光通信网络能量开销、网络的生命周期测试结果如图５所示。 [3] 李秀峰,王崇霞.基于多信息融合的光纤网络威胁智能感知方法[J].
激光杂志,2021,42(10):138-142.
分析图５得知，采用本方法进行数据异常检测，有效降低
[4] 赵建华. 光纤通信网络非平稳数据智能挖掘仿真研究[J]. 计算机
了网络的能量开销，改进前的均值为２.５２ｋＪ，经过本方法 仿真,2020,37(03):324-327.
改进后为１.２０ｋＪ，网络的生命周期得到大幅提升，并且其 [5] 龙英凯,王谦,李勇,等.基于大数据分析的低频电磁信号光纤传感检
测装置设计[ J]. 自动化与仪器仪表,2020,(03):141-144.
与文献［３］、［４］方法相比，更能有效降低网络的能量开
[6] 杨瑞峰,杨睿,郭晨霞,等.表面形貌测量系统中光纤传感器的数据融
销。生命周期的改进前的均值为11.828ｈ，经过本方法改进后 合算法[J].中北大学学报(自然科学版),2020,41(01):91-96.
的均值为55.75ｈ，优于其余两种文献方法，通过异常数据检测 [7] 侯明星,亓慧,黄斌科.基于分布式压缩感知的无线传感器网络异常
数据处理[ J].计算机科学,2020,47( 01):276-280.
识别，提高了光通信网络的整体性能。 [8] 黄婷婷,冯锋.无线传感器网络异构数据融合模型优化研究[J].计算
利用本方法及两种文献方法对同一样本数据中的异常数据 机科学,2020,47(S2):339-344.
进行识别，进行测试时间的对比，其结果如表２所示。 [9] 陈吉成,陈鸿昶.基于张量建模和进化 K 均值聚类的社区检测方法
[J].计算机应用,2021,41(11):3120-3126.
对比其测试结果，本方法进行异常数据识别时所用时间约为1ms， [10] 马莉莉,刘江平. 基于数据挖掘的光纤通信网络异常数据检测研究
而其余两种文献方法所用的时间较长，证明本文方法的识别速率更高。 [J]. 应用光学,2020,41(06):1305-1310.
[11] 盛智勇, 曾志强, 曲洪权,等. 基于随机配置网络的光纤入侵信号
识别算法[ J]. 激光与光电子学进展,2019,56(14):47-54.
五、结语 [12] 郭忠义,潘珍珍,龚超凡,等.OAM 光通信路由器件研究[J].通信学
建立光通信网络数据的数据特征分析和汇聚模型，通过能 报,2020,41(11):185-197.
耗参数识别的方法，进行冗余数据测，提出基于深度信念网络 [13] 苗伟. 基于负载均衡的光通信网络抗干扰路由器设计[J]. 电子设
计工程, 2020, 28(19):5.
的光通信网络数据异常识别方法，采用深度信念网络的方法， [14] 郑君.光通信网络在数据存储与虚拟化领域的研究[ J].自动化与
精确重构出高维稀疏数据，进行光通信网络数据的异常张量切 仪器仪表,2020,(01):134-137.
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