由于各种互联网新兴业务的不断兴起和发展,光通信系统在满足不断增长的用户数量和每个用户消耗的带宽需求中显示了不可替代的作用。目前光网络正朝着频谱栅格弹性可变、调制格式复杂多样、传输速率动态可调的方向发展,这对传统的光性能监测技术提出了新的挑战。目前人工智能技术已广泛被应用于光通信中,以解决现有光通信系统灵活性和自适应性不足的问题。其中基于人工智能的光性能监测方法大多是经过光电探测后对时域信号波形进行分析与处理。在光通信系统中除了时域信号波形之外,频域光谱数据也同样包含了丰富的光信号和系统性能的信息,因此光谱分析是进行光信号处理与光性能监测的重要研究内容。然而,目前在光通信系统中,基于人工智能的光谱分析技术尚未得到广泛关注与深入研究。随着灵活动态光网络的发展,基于人工智能的光谱分析技术具有重要的研究价值和应用潜力。本论文围绕基于机器学习算法和深度学习算法的光谱分析技术展开研究,提出并验证了两个解决技术方案。本论文的主要创新点如下所述:第一,针对传统的光谱仪中光谱分析算法不灵活、不同参数需要不同算法分析且复杂度较高的问题,提出了一种基于机器学习的多功能单波长光谱分析方案,在进行光谱的常规参数分析外,还可以对分析光信号受到滤波器级联及中心频率偏移的损伤,并对损伤程度进行估计。通过仿真分析与实验验证,证明基于支持向量机的多功能单波长光谱分析技术的可行性,包括光信噪比估计、中心波长识别、带宽识别,此外还可以进行滤波器级联以及中心频率偏移损伤诊断、并对损伤程度进行估计。传统的光谱分析算法,仅分析一种参数时可能就需要多种算法,这需要很大的计算量。例如用插值法计算光信噪比时其复杂度为O[3(n/2)],分析多个参数时其复杂度是每个算法复杂度的和,这个值很大,而支持向量机可以同时分析多个参数,且其复杂度仅为O(nn sv+nsv 3),其中n为采样点数,nsv为支持向量,其数量较少,且在支持向量机进行多个参数估计时,与n无关,这极大的降低了光谱分析算法的复杂度,比传统的算法更加灵活且功能更加丰富。第二,针对传统算法只能同时对单个信道的单个参数进行分析以及上述基于支持向量机的多功能单波长光谱分析算法只能同时对单个信道的多个参数进行分析的问题,这显然无法适应未来频谱栅格弹性可变、调制格式复杂多样的、传输速率动态可变的弹性光网络,因此在上述方案只能对单信道光谱同时进行多个参数分析的基础上,提出了一种基于目标检测的多信道弹性光谱分析方案,并分别搭建了仿真分析平台和实验分析平台。仿真和实验结果表明,该方案可以通过光谱同时监测多个信道的光信噪比、带宽、中心波长和调制格式。此外,由于目标检测算法是基于图像进行分析的,经过验证表明,将二维光谱数据转化为图像数据可以极大的节省内存空间,本论文中将仿真数据转为图像数据节省了 9倍存储空间,将实验数据转为图像数据节省了 2.5倍存储空间,对传统的针对二维光谱进行分析比较浪费内存空间的缺点也是一个改进。