基于時延光子儲備池計算的混沌激光短期預測*

劉奇 李璞2)3)? 開超 胡春強 蔡強 張建國 徐兵杰

1) (太原理工大學, 新型傳感器與智能控制教育部重點實驗室, 太原 030024)

2) (廣東工業大學信息工程學院, 廣州 510006)

3) (廣東省光子學信息技術重點實驗室, 廣州 510006)

4) (中國電子科技集團公司第三十研究所, 成都 610041)

5) (西南通信研究所, 保密通信重點實驗室, 成都 610041)

提出并證明了一種利用時延光子儲備池計算短期預測混沌激光的時間序列.具體來說, 建立基于光反饋和光注入半導體激光器的儲備池結構, 通過選擇合適的系統參數, 時延光子儲備池計算可以有效地預測混沌激光約2 ns的動態軌跡.此外, 研究了系統參數對預測結果的影響, 包括掩模類型、虛擬節點數、訓練數據長度、輸入增益、反饋強度、注入強度、嶺參數和泄漏率.作為一種具有全光實現潛力的機器學習方法, 時延光子儲備池具有結構簡單、訓練成本低、易于硬件實現等優點.

1 引 言

預測混沌激光具有廣闊的應用前景, 如丟失數據恢復、數據分析、基于激光混沌同步密碼學中數據加密的安全性測試[1,2].

近期, Amil等[1]使用多種機器學習算法預測即將激射的混沌激光脈沖振幅, 所使用的算法包括神經網絡、最近鄰、支持向量機和儲備池計算(reservoir computing, RC).文中采用多種預測方法作為目標函數, 輸入一定數量的激光峰值振幅,輸出下一個激光峰值振幅, 而不是連續的激光時序.Cunillera等[2]通過建立基于RC的交叉預測模型, 預測光注入半導體激光器的混沌動力學.利用交叉預測模型實現……