基于强化学习的光通信收发设备自适应功率控制系统设计

摘要

针对光通信系统中传统功率控制响应滞后和精度不足的问题，本文提出一种基于深度强化学习（DRL）的自适应功率控制方法。该方法结合深度确定性策略梯度（DDPG）算法与闭环控制，构建状态感知、策略决策和指令执行三大模块，并设计综合通信质量与能耗的奖励函数。通过离线预训练与在线微调，实现策略的泛化能力和环境适应性。实验表明：该方法在多种通信环境下，误码率降低超过20%,最低可达10^-6.3量级，响应时间缩短至90 ms,平均功耗减少15%,功率波动稳定在1.5 dB内。结合模型压缩与安全回退，实现了毫秒级实时调节，有效提升了功率控制性能。

关键词

光通信收发设备 / 自适应功率控制 / 强化学习 / 深度确定性策略梯度(DDPG)算法