基于机器学习的量子通信激光器功率控制系统设计

来源：计算机测量与控制杂志2024年第2期北京时间：

作者：杨俊岭

单位：军事科学院军事科学信息研究中心

摘要：量子通信激光器的频段的带宽更宽，在无线通信方面具有潜在的超高传输容量，也能够发挥快速波载的应用特性。但受功率控制的不协调因素限制，量子通信激光器在数据传输中脉冲功率会产生波动，导致传输带宽产生畸变，研究基于机器学习的量子通信激光器功率控制系统设计方法。以获取不同的控制指令为前提条件，将单片机和FPGA作为量子通信激光器主控单元。采用A/D作为转换单元，通过串行封装设计转换电路。基于机器学习分析电流与电压关系，实现系统硬件设计；构建量子通信激光机通信检测单元，在多量子耦合关系下，设定激光器有源区控制形式，基于介电常数分析激光器运行模式，对应量子通信功率反馈条件。基于机器学习中Q函数算法，寻找功率最优控制方案，完成系统软件设计。实验结果表明：以小信号增益为测试的变量条件，应用本文系统控制量子通信激光器脉冲功率，能够在50次往返过程中实现功率的稳定控制，且脉冲宽度没有发生畸变，具有应用效果。

关键词：机器学习;量子通信激光器;功率控制;系统设计;