CN113708835A - 一种osnr检测方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及WDM光层技术领域，提供了一种OSNR检测方法及装置。方法包括使用N种OSNR计算子模型分别得到各自在各OMS段；从而得到N种OSNR计算子模型的各个模型在相应光信道中的OSNR1，OSNR2，…，OSNRN；通过机器学习的权重分配模型，计算出应用与当前光信道组合的所述N种OSNR计算子模型的各个权重Wj，其中j为[1,N]区间内的自然数；将所述各个权重Wj分别与相应乘积并求和得到当前光信道的OSNR值。本发明利用多种OSNR计算子模型，利用各自的计算得到的OSNR值，提升不同波道组合最差场景下的OSNR计算精度。

Description

一种OSNR检测方法及装置
【技术领域】
本发明涉及WDM光层技术领域，特别是涉及一种OSNR检测方法及装置。
【背景技术】
传统光信噪比(Optical Signal Noise Ratio，简写为：OSNR)检测采用带外噪声插值的方式，波分复用系统的OSNR是衡量波分系统传输性能的关键参数，定义为通道内的信号功率除以信号波长处0.1nm范围内的噪声功率。在DWDM密集波分下，不能保证所有波道组合场景下都具有充足的带外频谱用于噪声探测。随着波分复用系统单波速率越来越高，频谱利用率也逐渐提高，利用带外噪声估算OSNR的算法已经无法使用。
现网中带内噪声难以直接测量，现有测量方式都不能有效适用于现网。
通过光放的增益和噪声指数谱可以通过理论计算得到较精确的OSNR值，但现网中光放的增益和噪声指数谱随输入发生变化，导致理论计算的OSNR不准确。业界还存在例如偏振消光法，但是对于现如今的偏振复用系统也无法使用。
鉴于此，克服该现有技术所存在的缺陷是本技术领域亟待解决的问题。
【发明内容】
本发明要解决的技术问题是在DWDM密集波分下，不能保证所有波道组合场景下都具有充足的带外频谱用于噪声探测；现网中带内噪声难以直接测量，现有测量方式都不能有效适用于现网。
本发明采用如下技术方案：
第一方面，本发明提供了一种OSNR检测方法，包括待计算的光信道OCH包含k个光复用OMS段，计算模型包含了N种OSNR计算子模型，方法包括：
使用N种OSNR计算子模型分别得到各自在各OMS段ΔOSNROMS_1,ΔOSNROMS_2，...，ΔOSNROMS_k；从而得到N种OSNR计算子模型的各个模型在相应光信道中的OSNR1，OSNR2，…，OSNRN；
通过机器学习的权重分配模型，计算出应用与当前光信道组合的所述N种OSNR计算子模型的各个权重Wj，其中j为[1,N]区间内的自然数；
将所述各个权重Wj分别与相应乘积并求和得到当前光信道的OSNR值。
优选的，所述k个光复用OMS段，包括：
针对每个业务OCH的OSNR计算，将其分割为k个OMS段的OSNR变化量ΔOSNROMS_i的组合；其中，i为[1,k]区间内的自然数；
其中，上一段OMS的输出OSNR为下一段OMS的输入OSNR。
优选的，所述得到N种OSNR计算子模型的各个模型在相应光信道中的OSNR1，OSNR2，…，OSNRN，包括：
各个OSNR计算子模型分别采用如下公式，以逐段递推的方式计算得到OSNR计算子模型在相应光信道下的OSNR1，OSNR2，…，OSNRN；
Figure BDA0003234584850000021
OSNRout,OMS_i表示OMSi这一段输出端的OSNR值；
OSNRin,OMS_i表示OMSi这一段输入端的OSNR值；
ΔOSNROMS_i表示OMSi这一段是根据相应OSNR计算子模型所计算预测得到的OSNR变化值；
B是每个波道的通道带宽；Bn是由OSNR定义所确定的常数12.5GHz。
优选的，所述将所述各个权重Wj分别与相应乘积并求和得到当前光信道的OSNR值，具体为：
通过求解公式获得，其中公式为：
OSNR＝W1*OSNR1+W2*OSNR2+W3*OSNR3+…+WN*OSNRN。
优选的，所述通过机器学习的权重分配模型，计算出当前输入波道组合的各个OSNR计算子模型的权重Wj，包括：
读取对应OMS段的发端OPM光谱；
将OPM读取的各个通道功率作为输入向量，输入到机器学习的权重分配模型；
机器学习的权重分配模型采用多层DNN模型，输入为对应光信道OCH所具有的波道总数M的M维向量P1,P2,...,PM，输出为对应OSNR计算子模型数量的N维权重向量W1,W2,...,WN。
优选的，所述DNN模型具体为：
输入层是M维向量，中间包含指定数量的全连接层FC，最后由SOFTMAX层作为输出层，输出N维向量W1,W2,...,WN。
优选的，所述DNN模型的训练方式包括：
设置第一波导组合，通过使用N种不同的OSNR计算子模型，得到该OMS末端的OSNR预测值OSNRmodeli；
计算各个模型的预测值与实测值之间的均方差mse：
Figure BDA0003234584850000031
其中，Nch是系统的通道数；OSNRmeasure,ich使用实验手段测量的第ich个通道的OSNR值；OSNRmodel1,ich使用模型model1计算的第ich个通道的OSNR值；
假设第i个模型的mse最小，则生成N维标签(label)向量(0,0,0,…,1,…0,0,0)，其中第i个数字为1，其余N-1个数字为0；
读取此时发端OPM1的单波功率向量P＝(p1,p2,…pM)；
保存此时OPM1读取的P和label＝(label1,label2,…labelN)，完成第一用例的采集；
将剩余的波导组合逐一切换，并相应采集各波导组合所对应的用例；
将采集到的所有用例作为训练集输入DNN模型；其中功率向量P作为输入量，标签label作为期望输出量。
优选的，方法还包括：
搭建一个典型OMS段作为训练数据采集平台，通过改变波长选择开关WSS，实现不同输入波道组合。
优选的，方法还包括：
通过末端的OSA采集光谱，使用光谱扫描法或掉波法分别计算各个波的OSNRmeasure。
第二方面，本发明还提供了一种OSNR检测装置，用于实现第一方面所述的OSNR检测方法，所述装置包括：
至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述处理器执行，用于执行第一方面所述的OSNR检测方法。
第三方面，本发明还提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行，用于完成第一方面所述的OSNR检测方法。
本发明利用多种OSNR计算子模型，利用各自的计算得到的OSNR值，配以机器学习的权重分配模型得到的权重，利用加权求和的方式得到最终光信道的SANR值，提升不同波道组合最差场景下的OSNR计算精度。
在优选实现方案中可以离线训练DNN模型，不必针对不同网络架构和码型进行重新在线学习，使用成本低。
【附图说明】
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种OSNR检测方法流程示意图；
图2是本发明实施例提供的一种OSNR检测方法流程示意图；
图3是本发明实施例提供的一种权重分配DNN模型架构示意图；
图4是本发明实施例提供的一种OSNR检测方法流程示意图；
图5是本发明实施例提供的一种训练数据采集组网示意图；
图6是本发明实施例提供的一种OSNR检测方法流程示意图；
图7是本发明实施例提供的一种OMS分段计算示意图；
图8是本发明实施例提供的一种计算流程图；
图9是本发明实施例提供的一种OSNR检测装置结构示意图。
【具体实施方式】
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
实施例1:
本发明实施例1提供了一种OSNR检测方法，包括待计算的光信道OCH包含k个光复用(Optical Multiplex Section,简写为：OMS)段，针对每个业务OCH的OSNR计算，将其分割为k个OMS段的OSNR变化量ΔOSNROMS_i的组合；其中，i为[1,k]区间内的自然数；其中，上一段OMS的输出OSNR为下一段OMS的输入OSNR。计算模型包含了N种光信噪比OSNR计算子模型，OSNR计算子模型泛指现存的各种单波OSNR计算模型，例如，光谱扫描模型，系统仿真演化模型，相关检测模型，如图1所示，方法包括：
在步骤201中，使用N种OSNR计算子模型分别得到各自在各OMS段的ΔOSNROMS_1,ΔOSNROMS_2，...，ΔOSNROMS_k；从而得到N种OSNR计算子模型的各个模型在相应光信道中的OSNR1，OSNR2，…，OSNRN。
此处需要说明的，各自在各OMS段ΔOSNROMS_1,ΔOSNROMS_2，...，ΔOSNROMS_k的存在形式是对应每一个OSNR计算子模型都具有一套上述的ΔOSNROMS_1,ΔOSNROMS_2，...，ΔOSNROMS_k计算值；其中，N值越大，相应的计算的复杂度会越高，最终得到的OSNR计算结果精度也会越高。
在步骤202中，通过机器学习的权重分配模型，计算出应用与当前光信道组合的所述N种OSNR计算子模型的各个权重Wj，其中j为[1,N]区间内的自然数。
其中，所述及其学习的权重分配模型是预先通过大量测试数据进行了学习过程，从而可以针对当前的光信道所具有的波道组合情况，以及设定的OSRN计算子模型数量生成与之匹配的各个权重Wj，此处的j的最大取值为上述步骤201中的N所对应的参数值。
在本发明后续实施例所展开的内容中会涉及当前光信道可能存在多种波道组合的选择操作，这是由于在光信道中会设置有一个或者多个光开关，而相应光开关的配置和切换动作都会产生新的波道组合。
在步骤203中，将所述各个权重Wj分别与相应乘积并求和得到当前光信道的OSNR值。
可选的是，通过求解公式获得，其中公式为：OSNR＝W1*OSNR1+W2*OSNR2+W3*OSNR3+…+WN*OSNRN。
本发明实施例利用多种OSNR计算子模型，利用各自的计算得到的OSNR值，配以机器学习的权重分配模型得到的权重，利用加权求和的方式得到最终光信道的SANR值，提升不同波道组合最差场景下的OSNR计算精度。
在本发明实施例中，在步骤201中涉及的所述得到N种OSNR计算子模型的各个模型在相应光信道中的OSNR1，OSNR2，…，OSNRN，以下给出了一种具体的可实现方式，包括：
各个OSNR计算子模型分别采用如下公式(1)，以逐段递推的方式计算得到OSNR计算子模型在相应光信道下的OSNR1，OSNR2，…，OSNRN；
Figure BDA0003234584850000061
其中，i＝1,2,3,..,k；
OSNRout,OMS_i表示OMSi这一段输出端的OSNR值；OSNRin,OMS_i表示OMSi这一段输入端的OSNR值；ΔOSNROMS_i表示OMSi这一段是根据相应OSNR计算子模型所计算预测得到的OSNR变化值；B就是每个波道的通道带宽；Bn是由OSNR定义所确定的常数12.5GHz。
此处，将上述计算过程以较为完整的方式展现(以第一OSNR计算子模型作为示例阐述)如下：
对于第1个OMS段而言，其输入的OSNR值(即OSNRin,OMS_1)是已知的，然后通过当前的第一OSNR计算子模型，计算得到各OMS段ΔOSNROMS_1,ΔOSNROMS_2，...，ΔOSNROMS_k，就第1个OMS段的输出OSNR值(即OSNRout,OMS_1)可以通过下面公式计算得到(此时公式中就OSNRout,OMS_1为未知量)：
Figure BDA0003234584850000071
对于第2个OMS段而言，其输入的OSNR值为第1个OMS段的输出OSNR值，则相应的第2个OMS段输出值可以通过上述公式(1)计算得到：
Figure BDA0003234584850000072
此时，将上述公式2计算的OSNRout,OMS_1作为上述公式(3)中参数OSNRin,OMS_2的已知量带入公式(3)得到以下变形公式(4)：
Figure BDA0003234584850000073
此时，在公式4中，仅存在OSNRout,OMS_2一个未知量，便可以通过求解等式得到相应OSNRout,OMS_2的结果值；依次类推，以递推的方式得到最后一段OMS段的输出OSNR值(即OSNRout,OMS_k)便得到了整条光信道(也可以描述为光波道)的OSNR输出值OSNR1。
按照上述计算第一OSNR计算子模型在光信道上OSNR输出的方式得到，其他剩余的N-1个OSNR计算子模型在光信道上OSNR输出OSNR2，…，OSNRN。
结合本发明实施例，还对于所述通过机器学习的权重分配模型，计算出当前输入波道组合的各个OSNR计算子模型的权重Wj，给予了一种可选的实现方式，如图2所示，包括：
在步骤301中，读取对应OMS段的发端光性能监测(Optical PerformanceMonitor，简写为：OPM)光谱。
在步骤302中，将OPM读取的各个通道功率作为输入向量，输入到机器学习的权重分配模型。
在步骤303中，机器学习的权重分配模型采用多层DNN模型，输入为对应光信道OCH所具有的波道总数M的M维向量P1,P2,...,PM，输出为对应OSNR计算子模型数量的N维权重向量W1,W2,...,WN。
上述的DNN模型如图3所示，具体为：输入层是M维向量，中间包含指定数量的全连接层FC，最后由SOFTMAX层作为输出层，输出N维向量W1,W2,...,WN。
所述DNN模型的训练方式如图4所示，包括：
在步骤401中，设置第一波导组合，通过使用N种不同的OSNR计算子模型，得到该OMS末端的OSNR预测值OSNRmodeli。其中，OSNRmodeli在具体实现过程中会具体表现为相应模型modeli在各个通道终端OSNR值，例如下面描述的OSNRmodel1,ich。
在步骤402中，计算各个模型的预测值与实测值之间的均方差mse：
Figure BDA0003234584850000081
其中，Nch是系统的通道数，其中，在可选实现方式中通道数Nch与波道总数M的数值大小是一致的；OSNRmeasure,ich使用实验手段测量的第ich个通道的OSNR值(可以通过末端的OSA采集光谱，使用光谱扫描法或掉波法分别计算各个波的OSNRmeasure)；OSNRmodel1,ich使用模型model1计算的第ich个通道的OSNR值。
假设第i个模型的mse最小，则生成N维标签(label)向量(0,0,0,…,1,…0,0,0)，其中第i个数字为1，其余N-1个数字为0。
在步骤403中，读取此时发端OPM1的单波功率向量P＝(p1,p2,…pM)。
在步骤404中，保存此时OPM1读取的P和label＝(label1,label2,…labelN)，完成第一用例的采集。
在步骤405中，将剩余的波导组合逐一切换，并相应采集各波导组合所对应的用例。
在步骤406中，将采集到的所有用例作为训练集输入DNN模型；其中功率向量P作为输入量，标签label作为期望输出量。优选的，还可以通过反向传播的梯度下降法进行模型参数优化训练。
在上述训练那过程中，可以搭建一个典型OMS段作为训练数据采集平台，通过改变波长选择开关(Wavelength Selective Switch，简写为：WSS)，实现不同输入波道组合。
实施例2：
本发型实施例以一个3个OMS段，96波系统，3个OSNR计算子模型为例：
我们使用的3个典型子模型为：
1、OPM扫描模型：使用OPM器件扫描光谱，通过带外插值方式计算信号通道的OSNR。优势：少波场景，通道间隔较大场景。劣势：连续通道扫描困难。
2、增益、NF谱理论模型：使用出厂标定的增益和NF谱进行理论计算推断出OSNR，出厂标定只能标定满波谱，少波时谱型误差较大。优势：满波、多波场景。劣势：少波增益NF谱偏差较大。
3、导频辅助模型：使用导频的接收SNR推算OSNR，无法排除非线性噪声。优势：少波场景，非线性较小场景。劣势：多波场景串扰较大。
首先搭建如图5所示的一个离线训练数据采集平台。
第一部分，数据标签生成：
如图5所示,本发明实施例在搭建一个2跨3光放OMS段作为训练数据采集平台后，如图6所示，包括：
在步骤501中，通过改变WSS，实现不同输入波道组合(典型的使用例如1000个不同的波道组合)。
在步骤502中，通过末端的OSA采集光谱，使用光谱扫描法或掉波法分别计算各个波的OSNRmeasure。
在步骤503中，通过使用3种不同的OSNR计算子模型，得到该OMS末端的OSNR预测值OSNRmodeli。
在步骤504中，计算各个模型的预测值与实测值之间的均方差mse：
Figure BDA0003234584850000091
假设第2个模型的mse最小，则生成3维标签(label)向量(0,1,0)，第二个标记为1，其余为0。
在步骤505中，读取此时发端OPM1的单波功率向量P＝(p1,p2,…p96)。
在步骤506中，保存此时OPM1读取的P和label＝(label1,label2,…label3)。
在步骤507中，回到步骤501中，再次修改WSS，切换成另一种波道组合，采集下一个用例。
第二部分，DNN模型训练：
DNN模型如图3所示，输入层是96维向量，中间包含多个全连接层(FC)，最后有一个SOFTMAX层，输出3维向量(W1,W2,W3)。
将步骤一中产生的所有用例作为训练集输入DNN模型。其中功率向量P作为输入量，标签label作为期望输出量。
通过反向传播的梯度下降法进行模型参数优化训练。
第三部分，模型使用方法：
如图7所示，针对每个业务OCH的OSNR计算，可以将其分割为3个OMS段的OSNR变化量(ΔOSNROMS_i)的组合。(解决了带外和带内ASE不一致的问题)其中上个OMS段的输出OSNR就等于下一段的输入OSNR，因此可以用于逐段递推。
具体公式如下，用于计算单个OMS段的输出OSNR：
Figure BDA0003234584850000101
OSNRout,OMS_i表示OMSi这一段输出端的OSNR值；OSNRin,OMS_i表示OMSi这一段输入端的OSNR值；ΔOSNROMS_i表示OMSi这一段是根据相应OSNR计算子模型所计算预测得到的OSNR变化值；B是每个波道的通道带宽；Bn是由OSNR定义所确定的常数12.5GHz。
使用3种OSNR计算子模型分别得到各自的3组OMS段ΔOSNROMS_1,ΔOSNROMS_2,ΔOSNROMS_3。相应的方法过程也可以参考如图8所示的流程图。
通过离线训练的机器学习的权重分配模型，计算出当前输入波道组合的各个模型权重W1,W2,W3。机器学习的权重分配模型的计算流程如下：
读取对应OMS段的发端OPM光谱P。
将OPM读取的各个通道功率作为输入向量，输入至机器学习模型。
机器学习模型采用多层DNN模型，输入为96维向量(P1,P2,...,P96)，输出为3维向量(W1,W2,W3)。
由上一步的权重W1,W2,W3，和各个模型的OSNR1,OSNR2,OSNR3结果叠加得到各个通道最终计算的OSNR＝W1*OSNR1+W2*OSNR2+W3*OSNR3。
实施例3：
如图9所示，是本发明实施例的OSNR检测装置的架构示意图。本实施例的OSNR检测装置包括一个或多个处理器21以及存储器22。其中，图9中以一个处理器21为例。
处理器21和存储器22可以通过总线或者其他方式连接，图9中以通过总线连接为例。
存储器22作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序和非易失性计算机可执行程序，如实施例1中的OSNR检测方法。处理器21通过运行存储在存储器22中的非易失性软件程序和指令，从而执行OSNR检测方法。
存储器22可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器22可选包括相对于处理器21远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器21。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
所述程序指令/模块存储在所述存储器22中，当被所述一个或者多个处理器21执行时，执行上述实施例1中的OSNR检测方法，例如，执行以上描述的图1、图2、图4、图6和图8所示的各个步骤。
值得说明的是，上述装置和系统内的模块、单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明的处理方法实施例基于同一构思，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)、磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种OSNR检测方法，其特征在于，包括待计算的光信道OCH包含k个光复用OMS段，计算模型包含了N种OSNR计算子模型，方法包括：
使用N种OSNR计算子模型分别得到各自在各OMS段ΔOSNROMS_1,ΔOSNROMS_2，...，ΔOSNROMS_k；从而得到N种OSNR计算子模型的各个模型在相应光信道中的OSNR1，OSNR2，…，OSNRN；
通过机器学习的权重分配模型，计算出应用与当前光信道组合的所述N种OSNR计算子模型的各个权重Wj，其中j为[1,N]区间内的自然数；
将所述各个权重Wj分别与相应乘积并求和得到当前光信道的OSNR值。
2.根据权利要求1所述的OSNR检测方法，其特征在于，所述k个光复用OMS段，包括：
针对每个业务OCH的OSNR计算，将其分割为k个OMS段的OSNR变化量ΔOSNROMS_i的组合；其中，i为[1,k]区间内的自然数；
其中，上一段OMS的输出OSNR为下一段OMS的输入OSNR。
3.根据权利要求2所述的OSNR检测方法，其特征在于，所述得到N种OSNR计算子模型的各个模型在相应光信道中的OSNR1，OSNR2，…，OSNRN，包括：
各个OSNR计算子模型分别采用如下公式，以逐段递推的方式计算得到OSNR计算子模型在相应光信道下的OSNR1，OSNR2，…，OSNRN；
Figure FDA0003234584840000011
OSNRout,OMS_i表示OMSi这一段输出端的OSNR值；
OSNRin,OMS_i表示OMSi这一段输入端的OSNR值；
ΔOSNROMS_i表示OMSi这一段是根据相应OSNR计算子模型所计算预测得到的OSNR变化值；
B是每个波道的通道带宽；Bn是由OSNR定义所确定的常数12.5GHz。
4.根据权利要求1所述的OSNR检测方法，其特征在于，所述将所述各个权重Wj分别与相应乘积并求和得到当前光信道的OSNR值，具体为：
通过求解公式获得，其中公式为：
OSNR＝W1*OSNR1+W2*OSNR2+W3*OSNR3+…+WN*OSNRN。
5.根据权利要求1所述的OSNR检测方法，其特征在于，所述通过机器学习的权重分配模型，计算出当前输入波道组合的各个OSNR计算子模型的权重Wj，包括：
读取对应OMS段的发端OPM光谱；
将OPM读取的各个通道功率作为输入向量，输入到机器学习的权重分配模型；
机器学习的权重分配模型采用多层DNN模型，输入为对应光信道OCH所具有的波道总数M的M维向量P1,P2,...,PM，输出为对应OSNR计算子模型数量的N维权重向量W1,W2,...,WN。
6.根据权利要求5所述的OSNR检测方法，其特征在于，所述DNN模型具体为：
输入层是M维向量，中间包含指定数量的全连接层FC，最后由SOFTMAX层作为输出层，输出N维向量W1,W2,...,WN。
7.根据权利要求5所述的OSNR检测方法，其特征在于，所述DNN模型的训练方式包括：
设置第一波导组合，通过使用N种不同的OSNR计算子模型，得到该OMS末端的OSNR预测值OSNRmodeli；
计算各个模型的预测值与实测值之间的均方差mse：
Figure FDA0003234584840000031
其中，Nch是系统的通道数；OSNRmeasure,ich使用实验手段测量的第ich个通道的OSNR值；OSNRmodel1,ich使用模型model1计算的第ich个通道的OSNR值；
假设第i个模型的mse最小，则生成N维标签(label)向量(0,0,0,…,1,…0,0,0)，其中第i个数字为1，其余N-1个数字为0；
读取此时发端OPM1的单波功率向量P＝(p1,p2,…pM)；
保存此时OPM1读取的P和label＝(label1,label2,…labelN)，完成第一用例的采集；
将剩余的波导组合逐一切换，并相应采集各波导组合所对应的用例；
将采集到的所有用例作为训练集输入DNN模型；其中功率向量P作为输入量，标签label作为期望输出量。
8.根据权利要求7所述的OSNR检测方法，其特征在于，方法还包括：
搭建一个典型OMS段作为训练数据采集平台，通过改变波长选择开关WSS，实现不同输入波道组合。
9.根据权利要求7所述的OSNR检测方法，其特征在于，方法还包括：
通过末端的OSA采集光谱，使用光谱扫描法或掉波法分别计算各个波的OSNRmeasure。
10.一种OSNR检测装置，其特征在于，所述装置包括：
至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述处理器执行，用于执行权利要求1-9任一所述的OSNR检测方法。
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