人工智能技术的认知光网络结构分析

榆林职业技术学院 牛 文

认知光网络结构是当前网络结构优化的重要技术，对于网络技术发展有非常重要的作用，在当前人工智能技术发展基础之上，认知光网络结构建设非常关键，其是对人工智能技术的集成化网络应用。本文笔者针对认知光网络结构进行了分析研究，文章中简要阐述了认知网络概念，并提出了认知光网络结构，也提出了当前人工智能技术背景下，认知光网络结构的设计应用。

人工智能技术是当前社会发展中应用的重要技术，其具有智能化、高精度以及高效率的特点，对于社会生产生活带来了极大的改变，也在最大程度上促进了社会的建设发展，保证社会建设更有效率。而在当前智能技术广泛应用下，认知光网络理念被提出，对于网络智能化建设有重要的作用，一定程度上也提升了网络技术的智能化发展。在未来认知光网络将成为网络技术发展应用的重要方向。

1 认知光网络提出背景

认知光网络是现代网络建设的重要方向，对于网络技术发展而言有非常重要的作用，一定程度上也关系到网络架设的效率和质量，当前认知光网络被提出主要是受现代化智能技术发展以及网络技术需求背景影响。

首先，现代化智能技术发展促成了认知光网络技术发展应用，对于认知光网络概念提出有重要的作用。智能化技术是当前社会发展中应用的重要技术，其是大数据技术、云服务技术、计算机技术集成发展而来，主要通过数据模拟来实现智能功能。而在智能技术以及智能系统应用建设过程中，其系统技术也应用有光纤网络技术，光纤网络技术是现代化智能技术形成应用的重要技术之一。并且在认知网络形成过程中，智能技术的建设和发展非常重要，对于认知网络建设优化也有重要影响。

其次，网络技术应用需求增加，也在最大程度上促进了认知光网络概念形成。当前社会发展背景下，对于网络功能需求不断增加，如智能手机、云服务系统、笔记本电脑等智能化设备功能逐渐优化，其对网络的需求质量提出了更高的要求，要求网络服务应该具有更快的速度以及更高的传输质量。据相关调查显示，在2019年全球IP流量为2ZB左右，传统的光纤网络已经不能够满足现代社会流量使用需求，并且越来越多的流量使用量也造成了光纤网络服务质量以及传输质量的下降。在此背景下，现代社会网络急需建立更加智能，能够随时优化网络配置以及网络操作的认知光网络，以此促进了现代技术专家对认知光网络的研究。

2 认知网络概念分析

认知网络是现代网络环境建设的重要模式，一定程度上也提高了网络的应用效率。认知网络是一种智能化网络应用，在实际网络应用过程中主要包括定向规划、学习功能、认知功能、观察功能等模块。通过网络的核心功能，保证网络规划设计更加合理，最大程度上提高网络规划设计效果。

首先，认知网络中包括观察功能，能够对网络应用环境以及当前网络建设环境进行观察和分析，保证网络应用建设更加有效，也能够最大程度上保证网络功能优化。

其次，认知网络中包括有学习功能，在实际的网络建设过程中，可以通过网络使用对网络模块进行学习，能够保证网络保持最先进的分析技术。

第三，认知网络中包括认知功能，能够对现阶段中网络使用进行合理控制，并且在最大程度上提升网络功能使用模块，保证网络建设更加优化。

第四，认知网络中包括定向规划模块，能够根据现阶段的网络功能环境进行实际设计，保证网络功能应用更加合理。

3 认知光网络结构

认知光网络也是一种新型网络结构技术，其是在现代化智能技术基础之上形成的一种新型网络，是智能化技术集成+认知网络理念的结合产物。当前认知光网络结构是网络技术研究的重要方向。在当前认知光网络结构研究过程中，相关专家已经研究了认知光网络结构框架、其主要包括认知决策系统（CDS）、控制与管理系统（CMS）、软件适应元件以及网络监视装置共同组成，对于网络监视单元应用有非常重要的作用，一定程度上也决定了网络性能优化。在整个认知光网络结构当中，CDS认知控制系统是非常重要的系统，能够实现网络信息手机以及网络信息传播，从而保证网络功能能够优化实现，也能够在最大程度上提升网络应用效果。

4 认知光网络结构技术分析

认知光网络结构技术研究对于未来网络技术发展有非常重要的作用，在一定程度上也会影响到认知网络技术应用发展，以下是本文对认知光网路结构技术进行分析研究。在当前人工智能技术发展状态下的认知光网络结构技术主要包括智能监控系统、认知决策模块、认知控制模块、认知学习以及动态调整模块共同组成。

4.1 认知光网络智能监控模块技术分析

在认知光网络结构设计过程中，智能监控模块设计应用非常关键，一定程度上也决定了认知光网络的应用效果，所以在当前认知光网络构建过程中，对认知光网络智能监控模块进行技术分析非常关键。在整个认知光网络结构设计过程中，智能监控系统设计属于整个结构物理层级、在结构实际设计过程中，为了良好的完成监控性能，设计中采用光性能检测技术，并在技术中融合应用数字信号处理功能。通过OMP+DSP技术应用，能够实现信号反馈以及信号处理，从而实现对整个认知网络的信号监控。实际上，认知光网络结构中建立智能化监控系统模块，不仅是为了对系统模块进行合理的监控，同时也是要完成信号监控、从而为认知光网络系统中的认知决策系统进行数据提供，最终实现网络功能优化。在监控认知模块中光性能监测(OPM)利用相干光通信系统数字接收装置，可以完成光场电域振幅信息采集，也可以同时对偏振信息进行监控采集。而在光性能监测模块中也可以利用数字信号处理(DSP)进行信息失真补偿，从而做到对数据信息的合理监控，保证数据信息控制更加高效，最大程度上保证数据信息控制质量。

4.2 认知光网络认知决策模块技术分析

认知光网络认知决策模块技术是认知网络技术应用中的重要技术，很大程度上提升了认知网络技术的应用质量，也是认知光网络的核心技术之一。在当前认知光网络认知决策系统设计应用中，主要是应用有认知决策模块，实际的认知决策过程中建设有通用知识库模块、特定知识库模块、认知决策系统模块以及机器学习模块等组成。通过各模块的应用设计，保证系统应用更加有效，实现网络认知结构设计。

首先，认知光网络认知控制系统，是系统应用的重要组成部分，也是系统决策的核心结构。在实际的认知控制系统应用中，通过光网络控制系统可以实现网络QoS／QoT的优化。在当前认知光网络认知决策模块设计过程中应用有于GMPLS协议组的自动交换光网络，可以实现波长较差控制。另外，在当前网络控制平面设计过程中，设计应用GMPLS／PCE协议模块、实际的设计过程中，采用PCE服务器进行路径计算，能够实现核心管理，也能够最大程度上提升网络应用效率。

4.3 认知光网络认知学习

认知学习是认知光网络中非常重要的组成部分，也是认知光网络中的核心功能，在一定程度上决定了认知光网络的核心技术。认知学习网络在应用过程中，通过认知学习模块建设完成系统规划。在现代化认知光网络建设过程中，智能化技术应用非常关键，其主要是由系统的定向规划模块、决策模块相互结合完成各项功能，并且在系统整体认知学习的过程中，其主要利用ML机器学习模块、实现网络智能计算。ML计算方法，是一种案例推理方法应用，主要是利用系统学习经验完成人工智能技术的推导。在ML方法实际应用的过程中，主要通过数据库索引模块进行经验分析以及案例求解，从而对智能化技术基于支持。并且在当前案例推理过程中，如果出现案例库中没有的经验或者只是，可以利用系统对案例库进行修改，并且注重解决案例库中的实际问题，实现对案例库的优化，案例库经验和功能的优化就能实现系统问题的解决，并且通过系统数据处理功能的不断优化，实现了对网络的智能化建设。

在整个认知光网络中，ML案例推理方法的应用可以实现对网络传输性能的优化。在实际ML分析过程中，其主要力量用案例库经验去分析预测网络结构传输性能，并根据推理分析对数据库进行维护，通过CON和CDS差值应用计算优化，实现对认知光网络预测传输误码率分析，进行误码率调整，就能够实现传输性能优化，对于整个网络的智能化建设也有重要的作用。

ML应用过程中，可以利用光性能监测系统进行网络调整。光性能检测OPM技术是对网络结构信息进行识别采集的核心技术，也能够将采集的优化网络信息传输到数据库系统中，实现对数据案例库的经验积累。在光传输网络应用过程中，ML可以对OPM数据进行智能识别，并且实现对DSP链的特殊调制优化，从而能够对数字进行优化调节，完成对数据系统的合理应用，最大程度上提升网络性能优化。

4.4 网络的动态调整与配置

认知光网络目标为端到端的分配调整，所以在认知网络核心构建过程中，应该注重网络调整和配置调整，从而实现网络配置优化。在实际的网络配置过程中，认知光网络动态调整模块是在光网络状态不定时进行网络调整。实际的光网络分析过程中，客户端发现光网络运行状态存在问题，将会利用网络调整模块对网元进行有效调整，并且能够实现对网络格式调试、误差修正以及波长容量调整，并且对带宽、同时光路的数目、QoS等参数进行分析调整，从而保证网络各项参数符合端到端的应该目标，保证网络结构功能优化。

结束语：本文笔者针对认知光网络进行有效分析，通过网络动态调整、认知网络学习模块、认知网络控制模块以及监控模块分析阐述了认知光网络结构的优化建立，希望能够对认知光网络结构优化有所帮助。