用于光通信的吞吐量增加的方法和设备实用新型专利

专利名称：用于光通信的吞吐量增加的方法和设备

专利类型：实用新型专利

专利申请号：CN202080029208.X

专利申请（专利权）人：微软技术许可有限责任公司
权利人地址：美国华盛顿州

专利发明（设计）人：A·A·哈桑

专利摘要：在一些示例中公开了使用以不同功率电平进行发送的不同光源，跨相同的光通信路径(例如，相同的光纤)以相同波长来发送和接收多个数据流的光学设备、系统和机器可读介质‑从而增加每个光通信路径的带宽。与每个流相对应的每个光源以相同频率并在相同的光通信路径上使用不同的功率电平进行发送。接收机通过将一个或多个检测模型应用于在接收机处观察到的光子计数来区分每个流的数据，以确定针对每个流的可能比特分配。

主权利要求：
1.一种光学地接收数据的方法，所述方法包括：
确定通过光通信信道接收的光子的计数，所述光子来源于处于第一功率电平的第一数据流和处于第二功率电平的第二数据流的传输；以及对来自所述光通信信道的所述第一数据流和所述第二数据流进行解复用，所述解复用不应用连续干扰消除技术，所述解复用包括：将所述光子的计数应用于多个概率模型以产生多个概率，每个概率模型对应于针对所述第一数据流和所述第二数据流的比特分配；以及基于所述多个概率和对应于所述多个概率模型的所述比特分配，将比特值分配给所述第一数据流和所述第二数据流。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述解复用包括：向所述第一数据流和所述第二数据流分配与所述多个概率模型中在给定所述光子计数的情况下返回最高概率的概率模型相对应的比特值。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述多个概率模型中的第一概率模型具有与所述多个概率模型中的第二概率模型不同的范围。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述多个概率模型是泊松概率模型。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所接收的光子是作为正弦波被接收的。
6.一种用于光学地接收数据的设备，所述设备包括：
控制器，其被配置为执行包括下列各项的操作：
确定通过光通信信道接收的光子的计数，所述光子来源于处于第一功率电平的第一数据流和处于第二功率电平的第二数据流的传输；以及对来自所述光通信信道的所述第一数据流和所述第二数据流进行解复用，所述解复用不应用连续干扰消除技术，所述解复用包括：将所述光子的计数应用于多个概率模型以产生多个概率，每个概率模型对应于针对所述第一数据流和所述第二数据流的比特分配；以及基于所述多个概率和对应于所述多个概率模型的所述比特分配，将比特值分配给所述第一数据流和所述第二数据流。
7.根据权利要求6所述的设备，其中，所述解复用的操作包括：向所述第一数据流和所述第二数据流分配与所述多个概率模型中在给定所述光子计数的情况下返回最高概率的概率模型相对应的比特值。
8.根据权利要求7所述的设备，其中，所述多个概率模型中的第一概率模型具有与所述多个概率模型中的第二概率模型不同的范围。
9.根据权利要求8所述的设备，其中，所述多个概率模型是泊松概率模型。
10.根据权利要求6所述的设备，其中，所接收的光子是作为正弦波被接收的。
11.根据权利要求6所述的设备，其中，所接收的光子是作为方波被接收的。
12.根据权利要求6所述的设备，其中，所述光子计数来源于破坏性干扰，并且其中，尽管存在所述破坏性干扰仍执行解复用所述第一数据流和第二数据流的操作。
13.根据权利要求6所述的设备，其中，所述光子是通过单根光纤纤维接收的。
14.根据权利要求6所述的设备，其中，第一光源用于发送所述第一数据流并且第二光源用于发送所述第二数据流。
15.根据权利要求6所述的设备，其中，所述解复用的操作包括：在不使用连续干扰消除并且不对信号进行再调制的情况下进行解复用。 说明书 : 用于光通信的吞吐量增加的方法和设备背景技术[0001] 光通信例如光纤通信利用一端的光源，通过将数据流调制成光信号来发送一个或多个数据流。这些光信号穿过诸如空气或具有内部反射表面的玻璃纤维(光纤纤维)之类的介质到达接收机，接收机采用光子检测模块来检测光信号。检测到的光然后被解调回一个或多个数据流。[0002] 为了有效地利用可用的光带宽，可以通过向每个信道分配不同的光波长来创建多个不同的信道。不同的数据流可以置于每个信道上，并通过相同的介质同时被发送到相同的接收机。这种实践通常被称为波分复用(WDM)。一些WDM系统允许每根光纤多达80个这样的信道，并且每信道带宽可以为40千兆比特/秒，以在单根光纤上产生几乎3.1兆兆比特/秒的传输(不包括由于开销造成的损耗)。[0003] 由于这种大带宽，光纤系统越来越受到通信网络提供商、云服务提供商以及需要非常快速地传输大量数据的其他实体的欢迎。除了承载大量数据外，光纤还提供其他优势，例如：衰减比电缆小(这提供了使用更少的网络基础设施来实现通信电缆的更长距离传输的益处)；没有电磁干扰；以及各种其他益处。附图说明[0004] 在附图中，相同的附图标记可以描述不同视图中的相同组件，附图不一定是按比例绘制的。具有不同字母后缀的相同数字可表示相同组件的不同实例。附图通过示例而非限制的方式大体上描绘了本文档中讨论的各种实施例。[0005] 图1描绘了根据本公开内容的一些示例的简化的光通信系统的组件。[0006] 图2示出了根据本公开内容的一些示例的、对应于三个不同功率电平的三个泊松概率分布的曲线图，在曲线图中概率为y轴而光子计数为x轴。[0007] 图3描绘了根据本公开内容的一些示例的由接收机执行的方法。[0008] 图4示出了根据本公开内容的一些示例的示例功率电平分配方案的示意图。[0009] 图5描绘了根据本公开内容的一些示例的发射机实现功率电平分配方案的方法的流程图。[0010] 图6描绘了根据本公开内容的一些示例的、根据基于时序的功率电平分配方案来跟踪阶段的示例方法的流程图。[0011] 图7描绘了根据本公开内容的一些示例的、根据基于比特计数的功率电平分配方案来跟踪阶段的示例方法。[0012] 图8描绘了根据本公开内容的一些示例的、根据基于QoS的功率电平分配方案来跟踪阶段的示例方法。[0013] 图9描绘了根据本公开内容的一些示例的、用于训练检测模型的方法的流程图。[0014] 图10描绘了根据本公开内容的一些示例的、用于执行训练步骤和确定模型的方法的流程图。[0015] 图11描绘了示出图10的方法的更具体实施方式的方法的流程图。[0016] 图12描绘了根据本公开内容的一些示例的、用于增加光纤带宽的系统的示意图。[0017] 图13示出了根据本公开内容的一些示例的接收机的示意图。[0018] 图14示出了根据本公开内容的一些示例的示例机器学习组件。[0019] 图15描绘了根据本公开内容的一些示例的、用于光学地接收数据的方法的流程图。[0020] 图16描绘了根据本公开内容的一些示例的、用于在接收机处接收光信号的方法的流程图。[0021] 图17描绘了根据本公开内容的一些示例的、用于通过光通信路径同时传输多个数据流的方法的流程图。[0022] 图18是描绘可以在其上实施一个或多个实施例的机器的示例的框图。具体实施方式[0023] 图1描绘了根据本公开内容的一些示例的光纤系统100形式的简化光通信系统的组件。数据流105可以包括由处理电路110处理的较高网络层产生的二进制数据。处理电路110可以以一种或多种方式处理数据流105的数据以准备数据用于传输。由处理电路110执行的示例处理操作包括应用一个或多个纠错码、压缩算法、加密算法等。由处理电路110变换的数据然后作为控制信号传递到光源115。光源115通过根据调制方案依据输入数据选择性地开启和关闭光源来调制数据。例如，在简单的调制方案中，可以在预定的时间段(例如，时隙)期间发送每个比特。在特定时隙期间，如果来自输入数据的当前比特是‘1’，则在该时隙期间可以开启光源，如果来自输入数据的当前比特是‘0’，则在该时隙期间可以关闭光源。可以使用其他更复杂的调制方案，例如幅度、阶段或偏振调制。在一些示例中，光可以被调制到正弦波上。[0024] 由光源产生的光然后通过光通信路径行进到接收机。光通信路径是光源从发送光源到接收传感器的所经过的路径。该路径可以穿过一种或多种介质，例如单根光纤纤维(fiberopticfiber)、空气等。在图1的示例中，光通信路径跨越单根光纤纤维120行进。在介质是空气的示例中，光通信路径可以是发送光源和接收机处的传感器的对齐。[0025] 接收机包括光电检测器125和处理电路130。光电检测器125收集在与数据流105的单个比特被发送的时间量相对应的检测时间段上检测到的光子数量的计数。基于光子计数，光电检测器产生数据流，然后将该数据流输入到处理电路130，该处理电路应用与处理电路110应用的操作相反的操作以产生数据流135。目标是尽可能快地将数据流105发送到接收机，同时使数据流135与数据流105相匹配。[0026] 如前所述，在使用WDM时，当每个传输使用不同的光波长时，每个通信路径(例如，每个光纤)可以支持多个光流的同时传输。尽管光通信的带宽已经很高，但随着数据需求的增长，更多的容量是必需的。例如，更高质量的视频流式传输的激增；连接传感器和可控设备(例如物联网设备)的普及；以及不断增长的世界人口需要增加的带宽和连接。一旦在使用现有技术(例如WDM)的系统中运行的光纤的带宽已被超过，增加带宽需要安装额外的光纤，这可能很难和/或安装成本高昂。[0027] 尽管WDM增加了介质的带宽，正如将要明确的那样，但WDM并没有利用介质中可用的整个带宽。扩展系统带宽的另一种解决方案可以是利用多个功率电平以幅度调制(AM)的形式表示不同的比特。例如，‘10’可以通过用第一功率电平(第一幅度)调制正弦波来表示，‘01’可以通过用第二功率电平(第二幅度)调制正弦波来表示，而‘11’可以通过用第三功率电平(第三幅值)调制正弦波来表示。虽然增加了特定光源可以发送的比特数量，但AM有许多缺点。首先，AM不允许具有两个不同光源的两个不同发射机以相同波长并通过与接收机相同的通信路径(例如光纤)同时进行发送。因此，这不会增加可能占用特定通信路径(例如，光纤)的设备数量。其次，AM不允许非正弦波形。最后，使用AM，接收机必须提前知道每个比特电平的确切功率电平。[0028] 类似于幅度调制的其他方案包括具有连续干扰消除的数字域功分复用DDPDM。DDPDM在编码和调制后对基带信号(每个信号中有比特流)进行线性组合，以形成新信号，该新信号使用单个光源发送。接收机通过使用连续干扰消除算法按照功率电平的降序对基带信号逐个进行解调和解码来检测每个流。该过程对信道响应进行估计，并对最强的信号进行解调，同时将其他信号视为干扰。在从接收信号中减去估计的最强信号乘以信道响应的乘积之前，估计的最强信号然后被重新调制并乘以信道响应。然后重复这个过程，直到所有信号都被解码。[0029] DDPDM方案有许多缺点。首先，与AM一样，该方案不会增加可以同时使用光纤介质的设备数量。也就是说，虽然该方案增加了可以通过通信链路承载的流的数量，但DDPDM方案使用单个光源。使用额外的光源可能会产生破坏性干扰，从而阻止在接收机处成功解调信号。即使解决了减少破坏性干扰的问题，由于AM和DDPDM中的决策区域(与检测到的比特组合相对应的光子计数区域)对于每个比特组合是相等的，因此DDPDM和AM系统在不同发射机的功率电平略有不同的情况下会遇到困难。最后，DDPDM通信的解码、解调和干扰消除非常复杂，需要大量的处理资源。例如，DDPDM在接收机处对相同的信号进行多次解调和再调制。这增加了设备成本和/或解码时间。[0030] 在一些示例中公开了使用以不同功率电平进行发送的不同光源，跨越相同的光通信路径(例如，相同的光纤纤维)用相同的波长来发送和接收多个数据流的光学设备、系统和机器可读介质‑从而增加了每个光通信路径的带宽。与每个流相对应的每个光源以相同频率并在相同光通信路径上使用不同的功率电平进行发送。接收机通过将一个或多个检测模型应用于在接收机处观察到的光子计数来区分每个流的数据，以确定每个流的可能比特分配。示例检测模型可以是围绕针对给定比特分配组合接收的平均光子数量的泊松分布。结果，可以在单个光链路上发送多个数据流，这可能是单个链路上单个信道的带宽的两倍、三倍、四倍或更多。[0031] 本公开内容解决了光通信中高效带宽利用的技术问题，而没有上文讨论的先前方法的缺点。例如，本公开内容允许使用单个光源发送的多个数据流或使用多个光源发送的多个数据流。在本公开内容中，来自多个光源的任何干扰由使用任何此类干扰训练的检测模型来解释。此外，由于模型可能具有不相等的决策区域的概率，因此使用具有不同功率电平的不同光源不会像AM和DDPDM那样造成问题。此外，这些模型可能会随着时间的推移进行调整以考虑到老化的发射机电路。与DDPDM相对照，本公开内容不需要通过进行连续干扰消除来重新调制接收信号。替代地，本公开内容利用特定比特组合的平均光子计数。由于所公开的检测模型是相对简单的概率分布，因此数据流的解码和解复用过程可以使用相对简单、便宜和快速的硬件和/或软件来对输入进行解复用，而不需要更复杂的硬件，例如在使用连续干扰消除的方式中所必需的。[0032] 由于光功率是光子数量和波长的函数，因此，如果波长保持恒定，则功率取决于光子数量。因此，对于给定的波长，功率增加是通过光纤发送的光子的增加。对于给定的光源功率电平，在特定时间段(例如，发送数据比特的时间段)期间，特定数量的光子撞击接收机中的光电检测器的概率由泊松概率分布描述，其中该概率分布的中值和范围与光源的功率电平有关。如上所述，功率电平的增加会增加发送的光子数量，从而也增加更多光子撞击接收机的概率—从而导致泊松概率分布中的移动。[0033] 图2示出了根据本公开内容的一些示例的、对应于三个不同功率电平的三个泊松概率分布的曲线图200，在曲线图中概率为y轴而接收到的光子计数为x轴。图2描绘了针对相同光通信路径上的给定波长，以第一功率激活的光源的第一概率分布220、以第二功率(第二功率大于第一功率)激活的光源的第二概率分布225，以及以第三功率(第三功率大于第二功率)激活的光源的第三概率分布230。如上所述，随着光源的功率电平增加，光源输出的光子数量增加。这增加了预期撞击接收机的光子数量，这使概率分布在图2的曲线图上向右移动并使曲线变平(因为随着光子计数变高，预计会有更多的变化)。[0034] 如上所述，本公开内容利用一个或多个检测模型来确定通过相同的光通信路径(例如，相同的光纤)和相同的波长但使用不同的功率电平发送的每个流中的每个比特的比特值。检测模型可以是泊松概率分布。例如，概率分布220、225和230可以用作检测模型。第一概率分布220可以对在接收机处观察到的特定光子计数是由与第一流相对应的在第一功率的第一光源被开启而与第二流相对应的第二光源被关闭引起的概率进行建模。在简单的调制方案中，在检测时段中‘开启’的光源被解释为‘1’，而在检测时段中‘关闭’的光源被解释为‘0’，因此第一概率分布220对第一流的相应比特值为‘1’的概率建模，并且将第二流的相应比特值为‘0’的概率建模，在图中表示为(1，0)。[0035] 第二概率分布220对在接收机处观察到的特定光子计数是由与第二流相对应以第二功率被激活的第二光源是开启的而与第一流相对应的第一光源是关闭的引起的概率进行建模。在上述简单调制方案下，第二概率分布225因此对第一流的相应比特值为0和第二流的相应比特值为1的概率进行建模，在图中表示为(0，1)。第二功率电平大于第一功率电平。[0036] 第三概率分布230对在接收机处观察到的特定光子计数是由第一光源和第二光源被激活引起的概率(并且因此预期更多的光子撞击接收机)进行建模。因此，第三概率分布230对第一流的相应比特值为1和第二流的相应比特值为1的概率进行建模，在图中表示为(1，1)。同时激活的多个光源将产生比每个单独光源更多的光子—因此，概率分布甚至向右移动的更远。此外，范围也会随着功率而增加‑使泊松分布变平，因为额外的光子也引入了更多变化的可能性。[0037] 因此，接收机可以利用在接收机处观察到的光子计数遵循基于光源的功率电平的泊松分布的观察来确定每个比特流的每个比特，即使两个光源同时活动也是如此。接收机可以观察撞击接收机的光子数量，并计算以下概率：光子计数由第一光源单独使用第一概率分布220产生、由第二光源单独使用第二概率分布225产生，以及由使用第三概率分布230的第一和第二光源的组合产生。基于这些概率计算，可以使用决策逻辑做出第一流的比特是‘0’还是‘1’以及第二流的比特是‘0’还是‘1’的决定。在一个示例中，决策逻辑可以是选择与在给定观察到的光子计数情况下的最高概率对应的检测模型相关联的比特。例如，如果最高概率是光子计数由第一光源单独产生，则可以向第一流分配比特值‘1’而可以向第二流分配比特值‘0’。或者，如果最高概率是光子计数由第二光源单独产生，则可以向第一流分配比特值‘0’而可以向第二流分配比特值‘1’。最后，如果最高概率是光子计数由两个光源产生，那么可以向两个流分配1。可以重复该方案，直到发射机完成发送数据。[0038] 作为示例，在接收机处观察到的光子计数240可以具有根据第一概率分布220的第一概率245和根据第二概率模型的第二概率250以及根据第三概率分布230的零或接近零的第三概率255。由于第一概率245大于第二概率250和第三概率255二者，因此可以选择概率分布220—因此观察到的光子计数最有可能是由第一光源以第一功率电平激活且第二光源关闭而造成的。由于在该示例中，通过开启光源来表示‘1’，而通过关闭光源来表示0，第一流的最可能的比特分配为1，而对于第二流，最可能的比特分配为0。[0039] 如本文所用的，检测模型的检测区域是信号或信号的观测值(例如光子计数)具有向特定比特值的分配的不可忽略的概率的范围。在图2的示例中，检测区域可以是分布220、225和230下方的区域。检测区域可以是在其中将特定比特或比特组合分配给一个或多个比特流的概率高于预定阈值(例如，不可忽略的值)的区域。可以理解的是，比特分配10的检测区域的大小与比特分配01的检测区域的大小不同，同样也与比特分配11的检测区域的大小不同。不同的大小反映了这样一个现实，即以不同功率电平操作的不同光源可能会产生不同的光子计数签名。[0040] 图3描绘了根据本公开内容的一些示例的由接收机执行的方法300。在操作310处，接收机可以确定在预定时间段期间观察到的光子的光子计数。预定时间段可以是一段时间(例如，时隙)，藉此发射机和接收机被同步以发送比特流的一个或多个比特(例如，分组的比特)。在操作315处，接收机使用光子计数和第一检测模型确定以下第一概率：与第一数据流相对应的第一光源以第一功率电平开启，并且与第二数据流相对应的第二光源关闭。在操作320处，接收机使用光子计数和第二检测模型确定以下第二概率：与第一数据流相对应的第一光源关闭，并且与第二数据流相对应的第二光源以第二功率电平开启。在操作325处，接收机使用光子计数和第三检测模型确定以下第三概率：第一光源以第一功率电平开启，并且第二光源以第二功率电平开启。[0041] 在操作330处，系统可以基于第一、第二和第三概率来确定第一和第二数据流的比特值。例如，可以选择产生最高概率值的模型并且可以将与该模型相对应的比特值分配给比特流。如所述的，检测模型可以对应于各种数据流的比特值。例如，在预定时间段(例如，时隙)期间开启的光源可以指示比特流的‘1’，而关闭的光源指示‘0’。在这些示例中，对于给定的光子计数，第一检测模型可以指示第一流的比特为‘1’且第二流的比特为‘0’的概率。在一些示例中，可以通过将光子计数与预定最小阈值进行比较来确定两个比特流的‘0’值(例如，在操作315、320和325之前或在操作330期间)。在其他示例中，单独的模型可以用于两个比特流的‘0’值。[0042] 本公开内容因此通过提供提高现有物理资源的利用率的改进传输方案来改进数据传输系统的功能。通过基于诸如光子计数概率模型之类的检测模型来在多个流之间进行区分，每个信道可以携带多个数据流，这显著增加了整体系统带宽。这种带宽增加可以在相同光纤上允许额外用户经由针对每个用户的额外设备或额外流(例如，增加特定用户的连接带宽)。所公开的技术因此通过利用诸如光子计数概率模型之类的检测模型来更高效地利用当前可用带宽而不是通过添加额外光纤以增加新带宽来解决带宽短缺的技术问题。[0043] 功率电平分配[0044] 如上所述，跨越光通信路径发送数据的每个光源以不同的功率电平激活。在一些示例中，每个光源的功率电平可以是固定的，即，这些发送光源中的一个或多个发送光源可以被固定为总是以与系统中的其他光源不同的特定功率电平激活。这个系统可能很简单并且可能适用于某些情况，例如一个光源比另一个光源强大得多的情况。在这些示例中，可能不需要协调或功率电平调整，因为每个光源自然地以与其他光源不同的功率激活。[0045] 在光源具有相似输出功率和/或可以具有可调节功率输出的其他示例中，可以通过经由功率电平分配方案向每个光源分配功率电平来设置每个光源的功率电平。功率电平分配方案是用于协调跨两个或多个发射机的不同功率电平的任何公式或计划。功率电平分配方案可以被划分为一个或多个阶段。阶段指定功率电平分配方案的单元，其中由该方案服务的每个发射机在定义的持续时间内或直到定义的事件发生之前被分配功率电平。持续时间可以是基于时间的、基于数据长度的(例如，定义的时隙数量)，等等。在一些示例中，接收机使用的检测模型可以特定于功率电平分配方案的当前阶段。功率电平分配方案可以由一个或多个数据结构来描述。例如，公式、表格、图表或其他指标。[0046] 在一些示例中，接收机可以分配功率电平分配方案。在其他示例中，发射机可以就功率电平分配方案相互达成一致。在发射机就功率电平分配方案相互达成一致的示例中，可以使用诸如多数表决算法的协定协议，其中选择功率电平分配方案作为发射机具有最高投票数的方案。功率电平分配方案的确定可以包括从功率电平分配方案的所确定的列表中选择功率电平分配方案，并且可以包括对所选择的功率电平分配方案的定制。[0047] 当使用多数表决算法时，每个发射机可以为与发射机策略最匹配的功率电平分配方案投票。发射机策略可以投票选出最接近满足一个或多个策略目标(例如带宽、错误率、服务质量(QoS)、功耗、热量输出等)的功率电平分配方案。这些策略目标可以由策略中对其中发射机将在高功率下进行发送的阶段的期望数量的指示来表示。高功率阶段的数量代表了策略目标，因为高功率阶段会增加带宽、降低错误率、提高QoS，但也会增加功耗和热量输出。因此，优先低电池使用的设备将需要较少的高功率阶段。相比之下，需要高QoS和高性能的设备将需要更多高功率阶段。对每个特定功率电平分配方案的评级可以基于与所需的高功率阶段数量相比，针对特定功率电平分配方案为发射机分配了多少高功率阶段来确定。[0048] 在接收机分配功率电平方案或发射机之一针对整个系统做出确定的示例中，可以在不知道发射机的能力的情况下做出对功率电平分配方案的确定(选择、创建和/或定制)。在其他示例中，对功率电平分配方案的确定(选择和/或定制)可以基于光源、数据流和/或设备特性。这些特性可以在发射机和接收机之间交换。例如，光源特性可以包括光源的可达到的功率电平、光源的类型(例如，发光二极管(LED)或通过受激辐射进行光放大(LASER))，等等。设备特性可以包括热量预算、功率预算、电池寿命等。数据流特性可以包括预期的QoS优先级、对流的预期带宽要求、预期数据速率，等等。[0049] 作为示例，考虑简单的功率电平分配方案，其中利用具有两个功率电平的两个数据流，其中第一阶段可以使得使用以高功率电平选择性地激活的光源发送第一流以及使用以低功率电平选择性地激活的光源发送第二流，第二阶段使得使用以低功率电平激活的光源选择性发送第一流以及使用以高功率电平激活的光源选择性发送第二流。只要正在发送数据，这些阶段就可以重复。阶段可以持续确定的时间、确定数量的比特传输(例如，确定数量的时隙)，或者直到特定事件的发生(或不发生)。因此，该方案可以每x比特(其中x是确定的比特数量(其中x可以是1))、每x个时间段、在确定事件发生时等等改变一次功率电平。[0050] 功率电平分配方案可以均匀分布，因为功率电平被分配为使得每个光源可以具有以每个功率电平激活的相等或接近相等(例如，+/‑10％)的时间。在其他示例中，功率电平分配方案可以不对称地分布，使得一个光源可以更频繁地以更高或更低的功率电平激活。这可能是与光源、数据流和/或发射机的设备特性相关的考虑的结果。例如，一些发射机可能有热量和/或功率预算，用于控制它们可以使用多少功率来提供给光源。例如，如果光源以特定功率操作，则发射机的电池可能放电过快。此外，以高功率电平操作可能会不可接受地增加设备散发的热量。如果光源中的一个具有更高的热量和/或功率电平，则该光源可以被分配为以更高的功率电平激活更长的时间段以将两个光源保持在功率和/或热量预算内。这可以通过调整阶段持续时间来实现。如果发射机提供关于光源的散热和功率使用的信息，则系统可以计算将所有光源保持在其功率电平和/或散热预算内的最佳功率电平分配方案。还可以考虑预期的QoS优先级和带宽要求。例如，与具有高优先级或要发送高带宽数据的光源相比较，与是低优先级数据或使用较低带宽的数据流相对应的光源可以被分配为更长时间地使用较低的功率电平。[0051] 例如，功率电平分配方案的不对称阶段分布可以利用发射机功率预算(例如，它可以由用户、管理员、制造商等设置)，它指定了光源在特定时间段上消耗的总功率的功率限制。在这些示例中，系统可以确定每个发射机可以以高功率和低功率激活其光源多长时间以将其自身保持在其功率预算内，并使用这些计算来设置每个阶段的持续时间。例如，通过求解x使得以下两个方程式都为真，并选择最接近于等于每个发射机的功率预算的答案，而无需重复：[0052] 方程式1：[0053] 方程式2：[0054][0055] 其中x是以高功率电平消耗的阶段的比例，PowerL是以低功率电平激活光源所需的功率，PowerH是以高功率电平激活光源所需的功率，TimeP是在功率电平分配方案的每个阶段花费的总时间。上述方程式假设光源在该阶段的100％的时间都在进行发送。因此，在一些示例中，可以调整每个方程式的左侧以将阶段期间的预期占空比考虑在内(假设数据在‘l’和‘0’之间平均分布，则占空比可能为50％)。Timez是在其中测量功率预算的时间范围。因此， 对应于功率预算中经过的阶段的数量。[0056] 在其他示例中，可以完全或部分地根据要发送的数据的服务质量(QoS)来确定功率电平分配方案。发送携带更高优先级数据(由流的QoS元数据确定)的数据流的光源可以被分配更高的功率电平以增加。在一些示例中，随着要被发送的数据的各种QoS改变，可以逐个分组地改变功率电平分配方案的阶段。在其他示例中，功率电平分配可以由于更高优先级的QoS数据而改变，然后在预定时间段之后变回。QoS方法可以补充或覆盖其他方法，从而可以修改功率电平分配方案以支持QoS。例如，功率电平交替的方案可以延长或减少当前阶段剩余的时间，以便在较高功率电平上发送具有较高优先级数据的数据。因此，可以通过如上所述考虑功率预算来初始设置每个方案的时间范围，但是可以基于QoS数据和QoS数据所需的预期带宽来修改每个阶段的定时。在一些示例中，QoS方法可以完全规定流的功率电平，使得选择具有最高优先级数据的流以最高功率电平进行发送。在其他示例中，数据的QoS可以是功率电平分配方案的选择和/或修改中的一个因素。[0057] 可以利用其他特性来选择或修改功率电平分配方案。例如，可以与功率预算类似地使用热量预算(因为热量和功率是相关的)。例如，热量预算可以被转换为功率预算并如先前描述的那样使用。类似地，可以考虑电池寿命，使得随着设备的电池寿命降低，以高功率电平进行发送所花费的时间比例可以减少。例如，如果发射机报告的电池级别低于第一阈值，则发射机以较高功率电平激活光源的阶段的持续时间可以减少(例如，减少静态预定量，或基于剩余电池寿命的预定量，或使用剩余电池寿命的某些其他计算)。在一些示例中，如果其他参与者的电池电量也低，则可以将空白期插入功率电平分配方案中，在空白期中没有发射机进行发送。[0058] 可以与QoS要求类似地使用其他因素，例如预期的带宽要求和数据速率，因为它们修改阶段定时。例如，为了实现特定的数据速率，系统可以为处于最高功率电平的设备分配额外的时间，以确保可能由以较低功率速率进行发送引起的错误不会降低数据速率。一个设备的特定数据速率可以与其他设备的竞争数据速率相平衡。例如，如果两个发射机都请求最高数据速率，则系统可能不会偏向于一个设备。另一方面，如果一个发射机请求比另一个发射机更高的数据速率，则请求更高数据速率的设备可以接收到以更高功率电平进行发送的额外时间。在其他示例中，系统可以将特定阶段专用于特定发射机并指示发射机在该阶段上使用幅度调制。[0059] 在一些示例中，可以结合算法来利用多个所描述的因素以从一组功率电平分配方案中选择功率电平分配方案。示例选择算法可以包括机器学习算法、多个if‑then语句、决策树、随机森林算法，等等。可以用与上述因素相对应的特征数据来训练机器学习算法，并用适当的功率电平分配方案对机器学习算法进行标记(例如，手动标记)。图14中给出了一个示例机器学习系统。功率电平分配方案可以是可配置的，使得每个阶段的持续时间可以基于上述因素而变化。[0060] 在示例选择算法中，可以基于功率电平分配方案与通信设备(例如，发射机和接收机)的特性的匹配紧密程度，对多个方案中的每个可能的功率电平分配方案进行评分。例如，对于所使用的每个特性，可以生成子得分。得分可由一个或多个发射机、由接收机等计算出。[0061] 特定功率电平分配方案的得分可以是子得分的总和。例如，对于与功率预算相对应的子得分，系统可以确定特定功率电平分配方案与发射机的功率预算匹配的良好程度(在有或没有如上所述的修改的情况下)。作为一个示例，得分可以基于方程式1和2左侧计算的值与方程式右侧的功率电平预算之间的差。随着该差增加，发送设备和功率电平分配方案之间的适配程度就不太理想了。在一些示例中，预定数量的点可以分配给该子得分并且可以从该量中减去方程式1和2二者的左侧和右侧之间的差。[0062] 作为另一示例，可以基于要发送的数据的预期QoS以及特定功率电平分配方案与两个发射机的QoS等级的适配良好程度来分配点。这些点可以通过查阅将功率电平分配方案与各种QoS等级的点值进行匹配的表格来确定。每个发射机的预期QoS等级(由表格确定)的点值可以相加以产生QoS子得分。类似地，可以针对潜在的功率电平分配方案来评估预期或期望的数据速率—再次使用具有每个功率电平分配方案和每个期望的数据速率的点值的表。同样地，与一个或多个发射机相对应的设备的电池级别可以被考虑在内。可以基于功率电平分配方案的功耗来对其进行评级(更高的评级意味着更多的功耗)。发射设备可根据其剩余电池寿命进行评级(评级越高表示剩余电池电量越多)。电池级别的子得分可以是功率电平分配方案功耗评级减去每个发射机的电池寿命评级。可以将这些子得分相加以产生每个功率电平分配方案的最终得分。[0063] 然后可以基于这些得分来选择功率电平分配方案。例如，可以选择具有最高得分的功率电平分配方案。在一些示例中，可以对各种子得分进行加权。权重可以由系统管理员手动确定，或者可以使用一种或多种机器学习算法来习得，如针对图6和下文的讨论所详述的。[0064] 功率电平分配方案可以在数据传输之前被确定，并且可以响应于添加新数据流(添加光源，或添加要与光源一起发送的流)、改变流和/或光源的一种或多种特性、光源随时间的退化等而改变。例如，可以基于更新的特性信息来周期性地计算功率电平分配方案的得分。如果不同的功率电平分配方案得分高于当前功率电平分配方案的得分超过阈值得分，则可以改变功率电平分配方案。在一些示例中，方案理所当然周期性地改变。[0065] 图4示出了根据本公开内容的一些示例的示例功率电平分配方案的示意图400。示出了第一发射机405和第二发射机410，每个发射机包括光源。第一发射机和第二发射机可以在相同设备(例如，相同设备上的不同流)或不同设备上。在一些示例中，发射机405和410是图12的示例发射机1205和1250。具有功率电平分配420的功率电平分配方案被示出用于第一发射机405，连同功率电平分配430用于第二发射机410。如图4所示，功率电平分配方案具有两个重复阶段。在第一阶段，第一发射机使用低功率激活其光源而第二发射机使用高功率激活其光源。在第二阶段，第一发射机使用高功率激活其光源而第二发射机使用低功率激活其光源。然后，第一和第二阶段以交替方式针对每个比特进行重复。虽然示出了两个功率电平(‘L’代表低，‘H’代表高)，但在给定的功率电平分配方案中可以使用两个以上的功率电平。在图4中，功率电平分配方案对每个发射机分配交替的功率电平。也就是说，当一个发射机以高电平进行发送时，另一个发射机以低电平进行发送。此外，在图4中，功率电平随每个比特而变化‑即，阶段随每个比特而变化，但在其他示例中，功率电平分配方案可以在多个比特、定义的时间段等之后改变功率电平(阶段)。[0066] 示例比特流415和425连同由每个发射机发送的每个比特的光源的功率电平(y轴)随时间(x轴)变化的曲线图的样本一起示出。例如，第一发射机以低功率电平发送值为‘1’的第一比特。通过关闭光源，第二发射机发送‘0’。这由知晓功率电平分配方案和功率电平分配方案的当前阶段的接收机检测。如图所示，在接收机侧，功率电平分配方案在440处针对每个阶段由元组表示，元组中的第一项是分配给第一发射机的功率，第二项是分配给第二发射机的功率电平。因此，第一比特是(L,H)，表示第一发射机将以低功率电平发送‘1’，第二发射机将以高功率电平发送‘1’。[0067] 接收机对在第一比特被发送的时间段(例如，第一时隙)期间接收到的光子数量进行计数。该图显示了在每个时隙随时间(x轴)检测到的光子数量(y轴)。接收机然后基于当前阶段选择检测模型集合450或455。在图4所示的示例中，每个阶段对应于不同的时隙。模型集合450和455包括多个检测模型。对于第一检测时段，由于阶段是(L,H)，因此选择检测模型集合450，因为该模型集合对应于功率电平分配方案的(L,H)阶段。将检测模型与功率电平分配方案的阶段相匹配可以提高检测精度，因为不同的发射机可能具有略微不同的功率电平。因此，第一发射机405的高功率电平可能与第二发射机410的高功率电平略有不同—即使低功率电平可能是相似的。在所示示例中，根据检测模型，光子计数具有对于第一流是‘1’而对于第二流是‘0’的最高概率—其中‘1’是针对第一流，‘0’是针对第二流。[0068] 在第二比特，功率电平分配相反，但是任一发射机均未发送任何比特，因此接收机通过使用检测模型集合455确定比特分配应为(0,0)。在一些示例中，不是使用特定检测模型，而是如果光子计数低于确定的阈值，则比特流分配可以被设置为(0,0)。功率电平分配在第三比特处恢复到第一阶段。此时，两个光源都开启并且接收机利用检测模型450来确定比特分配应该是(1,1)。这一直持续直到通信停止。流的比特分配显示在435处，流1列在流2之前。[0069] 注意，第一和第二发射机可以是时间同步的。这可以通过多种机制来实现，例如网络时间协议(NTP)、精确时间协议(PTP)、参考广播时间同步等。在一些示例中，接收机可以充当时间服务器。[0070] 图5描绘了根据本公开内容的一些示例的发射机实现功率电平分配方案的方法500的流程图。在图5的操作之前，发射机可以识别或确定当前功率电平分配方案。在操作510处，发射机可以从数据流接收要发送的数据。例如，来自网络协议栈中较高层的数据流。在一些示例中，在同一设备具有多个光源的示例中，发射机可以处于具有将单个数据流拆分为多个数据流以进行同时传输的较高层的设备中。在操作512处，发射机可以确定功率电平分配方案的当前阶段。用于确定阶段的过程取决于功率电平分配方案。例如，如果功率电平分配方案基于定时器—例如，每个阶段持续预定时间段，则定时器值可用于确定阶段。在一些示例中，定时器值可以是时隙长度的倍数。图6描绘了根据本公开内容的一些示例的、根据基于时序的功率电平分配方案来跟踪阶段的方法600的流程图(在下文更详细讨论)。如果功率电平分配方案基于比特计数(例如，每个阶段持续要传输的预定数量的比特)，则可以基于自上次改变以来已经流逝的比特计数来确定阶段。图7描绘了根据本公开内容的一些示例的、根据基于比特数量的功率电平分配方案来跟踪阶段的示例(在下文中更详细地讨论)。[0071] 在阶段基于QoS的示例中，阶段可以由具有最高QoS值的要发送的数据的流确定。例如，在每个预定的时间段，发射机可以将其在其传输队列中的数据的各自的QoS值(通过光纤或者通过另一种通信机制在带外)传送到彼此和接收机。具有最高QoS数据的发射机以最高功率电平激活其光源，并且功率电平分配方案被推进到与发射机以最高功率电平进行发送相对应的阶段。在其他示例中，可以基于QoS属性来加速或改变阶段，但以其他方式由其他描述的机制(例如，时间或比特计数)确定。[0072] 返回参考图5，在操作515处，发射机可以基于选择的功率电平分配方案和确定的阶段来确定功率电平。在操作520处，发射机可以通过开启或关闭光源以所确定的功率电平将数据作为光脉冲进行发送。如果开启，则以确定的功率电平开启光源。在一些示例中，并不是开启或关闭光源，而是发射机可以移除障碍物，这些障碍物阻挡由光源产生的光进入光纤纤维(或其他介质)或者以其他方式将已经激活的光引导至光纤(例如，移动镜子以引导光)。[0073] 图6描绘了根据本公开内容的一些示例的、根据基于时序的功率电平分配方案来跟踪阶段的示例方法600。在操作610处，系统基于功率电平分配方案确定初始阶段。例如，可以在第一阶段向第一发射机分配特定的功率电平，以及可以在第一阶段向第二发射机分配不同的功率电平。在一些示例中，发射机可以由接收机或通过发射机之间的协议来分配第一阶段，但在其他示例中，使用争用解决方法。例如，每个发射机可以生成随机数，或者其上编程有随机数。发射机可以交换随机数，并且最低(或最高，这取决于实现)数字在第一阶段利用高功率电平。可以设置指示符以指示发射机的存储器中的功率电平和当前阶段。[0074] 在操作615处，可以基于功率电平分配方案中指定的阶段定时来设置定时器。在一些示例中，每个阶段可以是相同的持续时间，但在其他示例中，两个阶段的持续时间可以不同。在其他示例中，取决于(例如，设备、发射机、光源、数据流等的)一个或多个事件、因素或特性，阶段可以是可变持续时间。在操作620处，定时器期满。在操作625处，基于功率电平分配方案将指示符设置为下一阶段和/或功率电平。在基于时间的功率电平分配方案中，图5的512的操作可以包括读取阶段指示符。[0075] 图7描绘了根据本公开内容的一些示例的、根据基于比特计数的功率电平分配方案来跟踪阶段的示例方法700。在操作710处，系统基于功率电平分配方案确定初始阶段，并设置指示符来指示该初始阶段。这可以使用针对图6的操作610描述的方法来进行。在操作715处，比特计数器可被设置为零以将其清除。在操作720处，当比特被传送时(‘1’或‘0’)，比特计数器递增。例如，当预定时间段(时隙)流逝时。在一些示例中，当光源被开启以发送‘1’或保持关闭以发送‘0’时，会传送比特。在其他示例中，比特计数器可仅在光源被开启时计数。当发射机希望将功率使用保持在功率预算之下时，可以使用其中比特计数器仅在光源被开启时进行计数的示例。在操作725处，在比特计数器和阈值之间进行比较。如果比特计数器大于或等于阈值，则在操作730处，阶段被递增，指示符被更新，并且操作进行到操作715，在操作715处，比特计数器被复位。如果在操作725处，比特计数器不超过或等于阈值，则随着在操作720处比特被发送，比特计数器继续递增。图7描绘了比特计数器，但是可以使用其他数据大小，例如字节、千字节、兆字节、千兆字节、兆兆字节等。[0076] 图8描绘了根据本公开内容的一些示例的、根据基于QoS的功率电平分配方案来跟踪阶段的示例方法800。在操作810处，系统确定分配给第一发射机的第一流的数据的QoS指示符。数据可以是分组、分组的一部分、多个分组等等。例如，通信应用可以正在发送可以具有相关联的QoS级别的通信数据流。QoS级别可以通过来自网络栈的较高级别的消息传送、分组中的指示符(例如，分组报头)等来确定。[0077] 在操作815处，系统确定分配给第二发射机的第二流的数据的QoS。数据可以是分组、分组的一部分、多个分组等等。例如，通信应用可以正在发送可以具有相关联的QoS级别的通信数据流。QoS级别可以通过来自网络栈的较高级别的消息传送、分组中的指示符(例如，分组报头)等来确定。[0078] 在操作820处，可以基于第一QoS值和第二QoS值的比较来设置阶段。例如，可以选择具有最高QoS的流可以分配有最高功率电平的阶段。在其他示例中，在使用两个以上的流并且确定两个以上QoS级别的情况下，可以将最高功率电平分配给最高QoS，可以将第二高功率电平分配给第二高QoS，依此类推。在QoS级别相同的情况下，系统可以让发射机以高功率电平交替进行发送。[0079] 虽然上述示例功率电平分配方案针对每个发射机在每阶段使用单个功率电平，但是在其他示例中，多个功率电平可以被成组为多个功率电平组。例如，功率电平的最高功率组、功率电平低于最高功率组中的功率电平的中等功率组，以及功率电平低于中等功率组中的功率电平的低功率组。每个发射机可以被分配到不同的功率组(例如，基于QoS数据)并且可以使用组中那些功率电平中的任何一个功率电平进行发送。在一些示例中，这些组可用于在本发明中公开的技术之上利用幅度调制。在其他示例中，在功率组内，可以定义功率电平分配方案，该方案指定发射机在特定定时器处的功率电平和/或该功率电平成组内的比特计数。[0080] 一旦设置了基于QoS级别的阶段，就可以无限期地保持功率电平，直到数据的QoS发生变化，直到流逝了预定时间段(此时可以重复方法800)，直到预定量的数据已经被发送(此时可以重复方法800)，等等。[0081] 创建检测模型[0082] 每个光源在发出的光子量方面可能因制造差异而不同，并且因为真实世界的条件(例如发射机和接收机之间的距离、光纤质量、光纤弯曲等)可能影响击中接收机的光子数量。因此，接收机可以采用训练过程来构建根据系统定制的检测模型。训练过程可以包括一系列一个或多个步骤，其中一个或多个发射机单独或相互组合地以一个或多个功率电平发送测试数据比特。例如，对于具有两个交替功率电平的运行功率电平分配方案的双发射机系统，接收机可以指示每个发射机单独以每个功率电平激活它们的光源，然后以每个功率电平通过光通信路径以相同频率一起进行发送。可以对每次测试接收到的光子进行计数并用于构建检测模型，例如泊松分布模型。在其他示例中，其他模型例如机器学习模型可以使用光子计数和与产生光子计数(以及因此比特分配)的光源相对应的标签来构建。为了协调训练，可以对发射机进行同步—例如，通过使用带内(通过光纤)或带外(通过另一个网络)通信。[0083] 如上所述，模型训练过程可以利用由接收机处的光子检测器检测到的光子计数来训练检测模型以产生一个或多个特定比特组合的概率。例如，对于功率电平和比特组合的每个特定组合(并且在一些情况下，多次组合)，系统可以指示发射机单独或组合地激活其光源。因此，例如，对于具有两个发射机和在两个功率电平之间交替每个发射机的简单功率电平分配方案的系统，表1给出了可能的(比特，功率电平)组合：[0084] 流1比特 流1功率 流2比特 流2功率0 高 0 低0 高 1 低1 高 0 低1 高 1 低0 低 0 高0 低 1 高1 低 0 高1 低 1 高[0085] 表1[0086] 在表1中，第一个四行对应于功率电平分配方案的第一阶段，第二个四行对应于功率电平分配方案的第二阶段。接收机可以针对上面所示的每种可能性计算单独的检测模型。例如，如果检测模型是泊松分布，则系统可以指示发射机根据每个组合来激活它们的光源(例如，根据调制方案来产生指示的比特)并计算比特的平均光子数和功率电平组合(例如，表1的每一行)。[0087] 因此，例如，系统可以通过单独以高功率激活其光源来使得用于第一比特流的光源发送‘1’。在此时段期间在接收机处观察到的光子计数可用于计算第一阶段的(1,0)比特组合的检测模型。系统还可以通过以第一比特流和第二比特流各自分配的功率电平一起激活其光源来指示第一比特流和第二比特流的光源发送‘1’。在此时段期间在接收机处观察到的光子计数可用于计算用于第一阶段的(1,1)比特组合的检测模型。接下来，系统可以通过以低功率激活第二比特流的光源(不激活第一比特流的光源)来指示第二比特流的光源发送‘1’。在此时段期间在接收机处观察到的光子计数可用于计算用于(0,1)比特组合的检测模型。针对第二阶段重复此过程，其中，针对表1的第5‑8行的比特组合和功率电平观察光子计数。[0088] 在一些示例中，针对发射机和功率电平的组合中的每一个进行光子计数的单次测量，但是在其他示例中，进行多次测量并计算平均值。如上所述，一个示例检测模型是泊松分布。一个示例泊松检测模型为：[0089][0090] 其中λ是在训练过程中计算的平均光子数，t是在光子检测器处观察到的光子。[0091] 代替泊松模型，在其他示例中，可以利用和计算其他机器学习模型。这些在图14中有更详细的解释。如上所述，在一些示例中，训练数据(以及从该训练数据创建的模型)可能特定于特定的功率电平方案阶段。在其他示例中，和对应于阶段外分配的功率电平和/或比特组合相对应的负训练数据可用于训练无效光子计数的特性的机器学习模型。也就是说，机器学习模型可以识别并校正阶段外的操作。[0092] 图9描绘了根据本公开内容的一些示例的、用于训练检测模型的方法900的流程图。在一些示例中，检测模型可以仅仅是观察到的光子的平均数量，其可以用在数学公式中(该公式可以被视为或可以不被视为检测模型的一部分)，例如泊松分布。在其他示例中，检测模型可以是更复杂的数据结构，例如神经网络的神经元权重等。[0093] 在操作910处，接收机可以确定特定阶段以训练功率电平分配方案。例如，在具有两个阶段的功率电平分配方案中，可以首先选择第一阶段进行训练，然后可以在第一阶段之后训练第二阶段。在功率电平固定的示例中，可以不执行该步骤。[0094] 在操作915处，指令被传送到接收机。指令可以包括使用什么阶段、以什么功率电平激活光源(在存在功率电平分配方案的情况下可以通过指示阶段来传送)、是否激活光源、激活光源多长时间、要使用的任何特定比特序列，等等。在一些示例中，可以指示发射机在预定时间段期间多次激活光源以允许接收机进行多次测量来产生平均光子计数。接收机发送的指令可以针对每个步骤来指示接收机——即，在第一时间范围期间，第一发射机将以第一功率电平激活其光源，在第二时间范围期间，第二发射机将以第二功率电平激活其光源，以及在第三时间范围期间，这两个发射机将以其各自指定的功率电平激活它们的光源。[0095] 在操作917处，可以执行训练步骤。在操作917处，可以根据在操作915处发送的指令以一个或多个功率电平激活或不激活发射机。在一些示例中，不是发送指令一次，而是每个训练步骤都可以通过指令进行。在操作917处，接收机还可以确定所确定阶段中每个比特组合的光子计数。例如，在第一时间范围处的第一光子计数(或在多次测量的情况下的平均光子计数)对应于第一发射机的第一功率电平，在第二时间范围处的第二光子计数(或在多次测量的情况下的平均光子计数)对应于第二发射机的第二功率电平，在第三时间范围处的第三光子计数(或在多次测量的情况下的平均光子计数)对应于由以各自的第一和第二功率电平激活其光源的第一和第二发射机二者产生的第三功率电平。[0096] 在操作920处，接收机可以基于收集的光子计数或平均光子计数来确定特定阶段的模型。每个模型可以对应于以特定功率电平激活的特定光源—并且因此可以对应于特定比特分配。在操作925处，可以确定是否存在任何其他阶段。如果是，则针对其他阶段重复操作910‑920。如果不存在其他阶段，则训练阶段可以在操作930处结束。一旦训练阶段结束，发射机就可以向接收机发送数据。训练阶段的结束可以由接收机在预定时间过去之后(例如，如在操作915处传送的指令所指示的)使用消息来发信号通知，等等。[0097] 图10描绘了根据本公开内容的一些示例的、用于执行训练步骤和确定模型的方法1000的流程图。根据一些示例，方法1000可以是操作917和920的示例。在操作1010处，选择第一(发射机，功率电平)组合—例如，从例如表1的表中选择。这对应于如前所述的比特分配。(功率电平，发射机)元组的集合可以取决于功率电平分配方案并且它们被训练的顺序可以由接收机发送的指令给出—例如，在操作915处。那些指令还可以指定开启和关闭光源的时间以及使用什么功率。在其他示例中，可以在激活光源的时间段之前(例如，在操作1010和1020之间)将元组连同用于激活光源的指令一起传送到发射机。在操作1025处，可以确定光子计数。在一些示例中，这可以是平均光子计数。该平均值用于构建模型(或者可以是模型或模型的一部分)。在操作1030处，接收机可以确定是否还有任何其他组合要被训练，如果是，则针对那些组合重复操作1010‑1030。如果不是，则该方法结束。[0098] 图11描绘了示出方法1000的更具体实施方式的方法1100的流程图。方法1100可以是来自图9的操作917和920的实现。方法1100是可以应用于功率管理方案的单阶段的训练的方法，其中存在具有两个功率电平的两个发射机。可以针对更多发射机执行额外操作。可以针对额外阶段重复图11的过程。此外，操作1140‑1152示出了根据本公开内容的一些示例的经训练的检测模型的后续使用情况。[0099] 在操作1110处，接收机计算在其中第一光源在光纤上在第一波长上以第一功率电平激活并且第二光源不被激活的第一时间段期间观察到的光子的第一光子计数。在一些示例中，接收机或另一设备指示第一光源在第一时间段之前或在第一时间段开始时激活。同样，可以指示第二发射机在第一时间段之前或第一时间段开始时不激活。在一些示例中，光子计数是平均光子计数。[0100] 在操作1115处，接收机根据第一光子计数确定第一检测模型，第一检测模型产生关于给定光子计数是否指示第一光源以第一功率电平被激活而第二光源不被激活的推断。例如，检测模型可以是泊松分布，其可以产生特定光子计数是由第一光源以第一功率产生的概率(其中第二光源不被激活)。在其他示例中，检测模型可以是如前所述的机器学习模型。机器学习模型的输出可以是概率、是—否答案、置信值等等。[0101] 在操作1120处，接收机计算在其中第二光源在光纤上在第一波长上以第二功率电平激活(开启)并且第一光源不被激活的第二时间段期间观察到的光子的第二光子计数。与第一时间段一样，在一些示例中，接收机或另一设备指示第二光源在第二时间段之前或在第二时间段开始时激活。同样，可以指示第一发射机在第二时间段之前或第二时间段开始时不激活。在一些示例中，光子计数是平均光子计数。[0102] 在操作1125处，接收机根据第二光子计数确定第二检测模型，第二检测模型产生关于给定光子计数是否指示第二光源以第二功率电平被激活而第一光源不被激活的推断。例如，检测模型可以是泊松分布，其可以产生特定光子计数是由第二光源以第二功率产生的概率(其中第一光源不被激活)。在其他示例中，检测模型可以是如前所述的机器学习模型。机器学习模型的输出可以是概率、是—否答案、置信值等等。用于第一检测模型的模型类型可以与用于第二检测模型的模型类型相同，或者是不同的模型类型。[0103] 在操作1130处，接收机计算在其中第一光源以第一功率电平激活并且第二光源以第二功率电平激活的第三时间段期间观察到的光子的第三光子计数。第一光源和第二光源二者都在光纤上在第一波长上激活。与第一时间段和第二时间段一样，在一些示例中，接收机或另一设备指示第一光源和第二光源在第二时间段之前或在第二时间段开始时激活。在一些示例中，光子计数是平均光子计数。[0104] 在操作1135处，接收机根据第三光子计数确定第三检测模型，第三检测模型产生关于给定光子计数是否指示第一和第二光源二者分别以第一和第二功率电平激活的推断。例如，检测模型可以是泊松分布，其可以产生特定光子计数是由第一光源以第一功率和第二光源以第二功率产生的概率。在其他示例中，检测模型可以是如前所述的机器学习模型。机器学习模型的输出可以是概率、是—否答案、置信值等等。用于第一检测模型、第二检测模型和第三检测模型的模型类型可以是相同的模型类型，也可以是不同的模型类型。[0105] 虽然操作1110‑1135是结合简单的调制方案来描述的，其中在时隙期间被激活的光源指示‘1’，而在时隙期间关闭的光源指示‘0’。在其他示例中，系统可以基于其他类型的调制来训练模型。例如，可以使用幅度调制并且系统也可以训练那些模型。在这些示例中，光源的“激活”意味着根据所选择的调制方案发送值‘1’，而关闭光源意味着根据所选择的调制方案发送值‘0’。在一些示例中，幅度调制方案可以与当前公开的方案结合以允许使用功率电平组在每个时隙在每个流中发送多个比特。在这些示例中，系统可以学习用于所有可能的比特成组的模型。[0106] 一旦确定了模型，就可以使用模型来确定由发射机发送的比特流的比特分配。例如，在操作1140处，接收机可以在第四时间段期间接收传输。可以通过光通信路径(例如，通过光纤纤维)以第一波长接收传输。在操作1145处，接收机可以确定在操作1140处接收的传输的光子计数。在操作1150处，接收机可以使用第一检测模型确定传输来源于以第一功率电平激活的第一光源的第一概率，使用第二检测模型确定传输来源于以第二功率电平激活的第二光源的第二概率，以及使用第三检测模型确定传输来源于一起激活的第一光源和第二光源的第三概率。在操作1152处，接收机可以基于第一、第二和第三概率，向与第一光源相对应的第一数据流和与第二光源相对应的第二数据流分配比特值，第一和第二数据流存储在计算设备的存储器中。可以将数据流提供给网络栈中的较高层(例如，图11的方法可以是物理层)。例如，接收机可以确定最高概率值。产生最高概率值的模型可以针对第一和第二流二者具有相应的比特值分配。该相应比特值可以被分配给第一流和第二流。[0107] 示例发射机和接收机[0108] 现在转到图12，示出了根据本公开内容的一些示例的、用于增加光纤带宽的系统1200的示意图。第一发射机1205可以包括处理电路1210以对数据流进行变换来准备将它用于光纤纤维上的传输。示例操作包括误差编码、加密、调制操作等。经变换的比特用作控制器1220的信号以指示光源1215选择性地开启或关闭以根据调制方案来表示经变换的比特流。例如，通过响应比特流中的‘1’来开启光源1215以及响应比特流中的‘0’来关闭光源。控制器1220可以基于在分配的功率电平分配方案中指示的功率电平并且基于功率电平分配方案的当前阶段来设置光源1215的功率。在使用改变功率的调制方案的情况下，功率电平可以是特定时隙上的平均功率电平。对于哪个功率电平分配方案是活动的以及哪个阶段是活动的指示可以存储在功率电平分配方案存储单元1265中。[0109] 光源1215通过光通信路径向接收机发送光，光通信路径可以通过诸如光纤纤维之类的介质。示例光源可以包括LED或LASER光源。控制器1220和处理电路1210可以是通用处理器或者可以是被配置为实现本文中描述的技术的专门设计的电路。功率电平分配方案存储单元1265可以是闪存、只读存储器(ROM)或其他暂时性或非暂时性存储单元。[0110] 发射机1205和1250可以是收发机，因为它们可以具有相关联的接收机，例如接收机1225、1258。功率电平分配方案可以由接收机1260(其也可以是收发机)、通过与第二发射机1250的协议等来分配。分配的功率电平分配方案可以是存储在功率电平分配方案存储单元1265中的预定分配方案库中的一个分配方案。在一些示例中，分配的功率电平分配方案可以基于分配方案库中的方案，但可以针对通信会话中涉及的特定发射机和接收机中的一个或多个进行修改。在其他示例中，分配的功率电平分配方案可以是针对特定通信会话定制的。功率电平分配方案存储单元1265可以存储特定分配方案、对特定分配方案的选择、使用中的任何定制、当前阶段，等等。[0111] 接收机1225可以是光纤接收机，但也可以是诸如WiFi接收机、蓝牙接收机、以太网接收机等的带外接收机。接收机1225可以从接收机1260接收指令，该指令被传递到控制器以在接收机的模型训练期间开启或关闭光源1215。[0112] 第二发射机1250可以包括与第一发射机1205类似的组件。例如，控制器1254、光源1256、处理电路1252、接收机1258、功率电平分配方案存储单元1270，等等。在一些示例中，如果第一发射机1205和第二发射机1250在同一设备中，则一个或多个组件可以在第一发射机1205和第二发射机1250之间共享。此外，第一发射机1205和第二发射机1250可以在多个不同波长上通过光纤电缆向接收机1260发送多个数据流。因此，第一发射机1205和第二发射机1250可以利用本发明的两种技术通过改变功率电平在同一光纤上同时发送多个数据流，但是还使用不同波长的多个数据流。[0113] 图13示出了根据本公开内容的一些示例的接收机1300的示意图。例如，接收机1300可以是作为收发机1260的一部分的示例接收机。接收机1300可以包括光电检测器1305，其检测在预定时间段(例如，时隙)上在诸如光纤纤维的光通信路径上接收的光子和/或对所接收的光子计数。光子计数被传递到控制器1310。控制器1310可以利用存储在模型存储单元1335中的一个或多个检测模型来确定比特流中的各个比特。例如，模型可以包括一个或多个泊松分布，其可以返回光子计数与每个流的一个或多个特定比特组合相对应的概率。可以基于当前功率电平分配方案的当前阶段来选择要使用的特定检测模型。当前阶段和/或所选择的功率电平分配方案可以存储在功率电平分配方案存储单元1340中。[0114] 例如，考虑一个简单的功率电平分配方案，其中两个光源在同一波长上跨同一通信路径(例如，光纤纤维)同时进行发送。功率电平分配方案逐个比特地对与两个不同数据流相对应的两个光源中的哪个光源以高功率电平激活进行交替。在第一比特上，流1是高功率光源，流2是低功率光源。在发送第一比特的时间段内接收到的光子计数被提交到第一检测模型集合，该模型集合包括被训练为进行以下操作的模型：检测第一光源以高功率激活(第二光源关闭)，第二光源以低功率激活(第一光源关闭)，以及二者都以它们各自分配的功率激活。返回最高得分(例如，检测概率)的检测模型用于为比特流分配值。例如，如果被训练为检测以高功率激活的第一光源(第二光源关闭)的检测模型返回最高概率，则将‘1’分配给与第一光源相对应的比特流而将‘0’分配给与第二光源相对应的比特流(例如，基于以下调制方案：其中‘1’由光源激活指示，‘0’由光源关闭指示)。[0115] 在第二阶段，流1是低功率光源，流2是高功率光源。在发送第二比特的时间段内接收到的光子计数被提交到第二检测模型集合，该模型集合包括被训练为进行以下操作的模型：检测第一光源以低功率激活(第二光源未激活)，第二光源以高功率激活(第一光源未激活)，以及二者都以它们各自分配的功率发送‘1’。返回最高得分(例如，检测概率)的检测模型用于为比特流分配值。例如，如果被训练为检测以低功率激活的第一光源(第二设备未激活)的检测模型返回最高概率，则将‘1’分配给与第一光源相对应的比特流而将‘0’分配给与第二光源相对应的比特流。[0116] 由控制器确定的每个比特流然后分别被传递到处理电路1315和1320，处理电路1315和1320对比特流进行解码，并执行各种操作(例如与图12中发射机的处理电路1210和1252执行的操作相反的操作)并将比特流输出到更高级别的层(例如物理层、传输层或其他网络层)。[0117] 校准组件1325可包括模型训练组件1330，其可指示发射机(通过发射机1350)发送各种测试数据序列。可以使用由光检测器1305观察到的光子计数来构建模型。在一些示例中，控制器1310还可以选择和控制功率电平分配方案。例如，通过与发射机的通信来选择和/或定制方案。这可以在与发射机的通信会话之前发生和/或在通信会话期间周期性地发生。在其他示例中，在发射机同意功率电平分配方案的情况下，控制器1310接收指示哪个功率电平分配方案是活动的消息。控制器可以通过去往和/或来自一个或多个发射机的消息传送(例如，对于基于QoS的方法或修改)、基于从最后阶段流逝的时间等来确定当前阶段。[0118] 如上所述，控制器1310确定功率电平分配方案的阶段(哪个发射机的光源处于什么功率)并使用该阶段来选择合适的检测模型。例如，返回参考表1的功率电平分配方案，其中第一阶段使第一发射机以高功率电平进行发送，如果阶段为1，则可以选择和使用利用来自其中第一发射机以高功率激活而第二发射机以低功率电平激活的训练时段的光子计数的数据进行训练的模型。[0119] 图14示出了根据本公开内容的一些示例的示例机器学习组件1400。机器学习组件1400可以全部或部分地由模型训练组件1330实现。机器学习组件1400可以包括训练组件1410和预测组件1420。在一些示例中，训练组件1410可以由与预测组件1420不同的设备来实现。在这些示例中，模型1480可以在第一机器上创建，然后被发送到第二机器。[0120] 机器学习组件1400使用训练组件1410和预测组件1420。训练组件1410将特征数据1430输入到特征确定组件1450中。特征数据1430可以是光子计数、阶段，等等。在一些示例中，特征数据可以明确地标记有针对每个流的比特分配、当前进行发送的光源、当前进行发送的光源进行发送所使用的功率电平，等等。[0121] 特征确定组件1450根据特征数据1430确定特征向量1460的一个或多个特征。特征向量1460的特征是信息输入的集合并且是被确定为预测针对每个流的比特分配的信息。被选择包括在特征向量1460中的特征可以是所有特征数据1430，或者在一些示例中，可以是所有特征数据1430的子集。在为特征向量1460选择的特征是特征数据1430的子集的示例中，可以利用关于哪些特征数据1430被包括在特征向量中的预定列表。特征向量1460可由机器学习算法1470利用(连同任何适用的标签)来产生一个或多个检测模型1480。[0122] 在预测组件1420中，当前特征数据1490(例如，光子计数)可以被输入到特征确定组件1495。特征确定组件1495可以确定与特征确定组件1450相同的特征集合或不同的特征集合。在一些示例中，特征确定组件1450和1495是相同的组件或同一组件的不同实例。特征确定组件1495产生特征向量1497，其被输入到模型1480中以确定比特分配、阶段、功率电平分配方案等1499。[0123] 训练组件1410可以以离线方式操作以训练模型1480。然而，预测组件1420可以被设计为以在线方式操作。应当注意，模型1480可以经由额外的训练和/或用户反馈来周期性更新。[0124] 可以从许多不同的潜在受监督或无监督机器学习算法中选择机器学习算法1470。受监督学习算法的示例包括人工神经网络、卷积神经网络、贝叶斯网络、基于实例的学习、支持向量机、决策树(例如，迭代二分法3、C4.5、分类和回归树(CART)、卡方自动交互检测器(CHAID)等)、随机森林、线性分类器、二次分类器、k‑最近邻、线性回归、逻辑回归、支持向量机、感知器和隐式马尔可夫模型。无监督学习算法的示例包括期望最大化算法、矢量量化以及信息瓶颈方法。无监督模型可以没有训练组件1410。在一些示例中，检测模型1480可以基于检测到的光子来确定每个流的比特。在其他示例中，检测模型1480可以针对特定比特被发送的每个流产生得分或概率。[0125] 如上所述，机器学习模型可用于选择功率电平分配方案。在这些示例中，特征数据1430、1490可以是预测适当功率电平分配方案的信息。上文讨论的特征可以用作特征数据1430、1490—例如功率预算、发射机特性、接收机特性等。结果可以是功率电平分配方案的排序和/或选择1499。[0126] 本文中使用的调制方案相对简单(开启或关闭以表示‘1’或‘0’)。在其他示例中，可以使用不同的调制方案。例如，如果光源和接收机具有相关功能，则除了本文中描述的技术之外，还可以利用WDM、相移调制、幅度调制和其他高级调制形式。例如，多个比特流可以被划分成多个波长—其中每个波长可以具有使用本文中公开的方法发送的多个数据流。类似地，对于功率调制，本发明的功率分配方案可以向每个发射机分配多个功率电平——其中每个功率电平是特定的比特组合。因此，可以向第一发射机分配功率电平1、2和3(分别指示‘01’、‘10’和‘11’比特)，可以向第二发射机分配功率电平4、5和6(以分别指示‘01’、‘10’和‘11’比特)。在该示例中，系统可以分配功率电平，使每个功率电平组合的平均光子计数足够不同，以使得概率分布相距足够远，从而使错误率较低。[0127] 图15描绘了根据本公开内容的一些示例的、用于光学地接收数据的方法1500的流程图。在操作1510处，接收机的控制器或其他处理器可以确定在光通信信道上接收的光子的计数。例如，控制器可以通信地耦合到光子传感器。控制器可以轮询或以其他方式接收计数等。在一些示例中，撞击传感器的光子可以来源于第一功率电平的第一数据流和第二功率电平的第二数据流的传输。第一数据流可由第一光源发送，而第二数据流可由第二光源发送。第一光源和第二光源可以在同一设备上，或可以在不同设备上。在一些示例中，光子计数可以与由光子检测器在用于发送数据比特的时隙内检测到的光子相对应。[0128] 在操作1515处，接收机可以通过将光子计数作为输入应用于至少一个检测模型对来自光通信信道的第一数据流和第二数据流进行解复用。示例检测模型可以是概率分布，例如泊松概率分布。可以在不使用连续干扰消除的情况下实现解复用。在一些示例中，可以通过分配与多个检测模型中在给定光子计数的情况下返回最高概率的检测模型相对应的比特值，利用多个检测模型来执行解复用。在一些示例中，接收到的光子可以被检测为正弦波、方波等。在一些示例中，光子计数可能由破坏性干扰造成或受其影响，而解复用不受其影响，因为检测模型是基于光子计数平均值进行训练的，这些平均值已经解释了破坏性干扰。在一些示例中，光通信信道可以在(或部分在)单根光纤纤维上。在其他示例中，光通信信道可以在空中(或部分在空中)—例如，发射机可以指向接收机。[0129] 图16描绘了根据本公开内容的一些示例的、用于在接收机处接收光信号的方法1600的流程图。在操作1610处，接收机可以确定在检测时段(例如，时隙)期间并且针对特定光频率撞击光子检测器的光子计数。例如，接收机处的控制器可以通信地耦合到光子检测器。光子可以是从在检测时段期间以相同频率并跨越同一光通信路径发送到光子检测器的相应第一和第二比特流的传输产生的。可以通过以第一和第二功率电平选择性地开启和关闭第一和第二光源来发送相应的第一和第二比特流。在一些示例中，选择性地通电和断电可以根据特定的调制方案，例如幅度调制方案。[0130] 在操作1615处，基于多个光子计数决策区域，接收机可以基于光子计数来确定第一比特流的第一比特值分配，以及第二比特流的第二比特值分配。在一些示例中，多个光子计数决策区域中的每个区域对应于第一和第二比特流的相应比特值分配。在一些示例中，多个光子计数决策区域中的第一决策区域与多个光子计数决策区域中的第二决策区域具有不同的决策范围。在一些示例中，多个光子计数决策区域的决策范围可以由概率大于阈值(例如，大于可忽略阈值)的决策区域的光子计数范围定义。在这些示例中，多个决策区域的决策范围可以重叠。在其他示例中，多个光子计数决策区域的决策范围可以被定义为其中决策区域返回的概率最高的光子计数。因此，决策区域可以不重叠。在一些示例中，决策区域可以由泊松分布来描述。[0131] 在一些示例中，基于光子计数，使用多个光子计数决策区域确定第一比特流的第一比特值分配和第二比特流的第二比特值分配是通过以下操作执行的：针对多个光子计数决策区域中的每个区域，确定给定光子计数的概率；针对给定的光子计数，选择具有最大概率的光子计数决策区域；以及将与和所选择的光子计数决策区域相对应的比特分配相一致的值分配给第一和第二比特流。在一些示例中，可以重新调整决策区域。例如，可以在预定时间段之后重新运行训练程序。这可以针对改变光源传输特性、改变介质特性等进行调整。[0132] 图17描绘了根据本公开内容的一些示例的、用于在光通信路径上同时传输多个数据流的方法1700的流程图。方法1700可以由第一光源的控制器来执行。在操作1710处，控制器可以与第二光源的控制器或与接收机协调以确定第一功率电平。例如，控制器可以确定一个或多个功率电平分配方案、确定当前阶段，等等。功率电平分配方案可以由接收机分配，由发射机和在一些示例中接收机之间的相互协议确定，等等。可以通过识别当前阶段来确定第一功率电平。例如，基于按顺序发送的比特。[0133] 在操作1715处，控制器可以根据调制方案选择性地以第一功率电平以第一波长激活第一光源以将第一数据流的数据发送到接收机。在同一时隙期间，第二数据流可以由根据调制方案以第一波长和第二功率电平选择性地激活的第二光源跨越光通信路径进行发送。例如，第一光源可以以第一功率电平被激活“开启”以发送比特1并且被去激活以发送零。在其他示例中，可以使用更复杂的调制方案，例如幅度调制，其中在幅度上对正弦波形进行调整。[0134] 在一些示例中，第一流的每个数据比特可以在与第二数据流的相应数据比特相同的时隙处被发送(例如，比特传输是同步的，因此每个光源同时进行发送)。例如，当第二光源发送第二数据流的第一比特数据时，第一光源在第一时隙期间发送第一数据流的第一比特。在第二时隙期间，第一光源可以发送第一数据流的第二比特数据，并且第二光源可以发送第二数据流的第二比特数据。在随后的传输中，基于功率电平分配方案，根据调制方案，第一光源可以选择性地以第一功率电平进行发送并且第二光源可以选择性地以第二功率电平进行发送。[0135] 图18描绘了可以在其上执行本文中讨论的技术(例如，方法)中的任意一种或多种技术的示例机器1800的框图。在替代实施例中，机器1800可以作为单独的设备操作，或者可以连接(例如网络连接)到其他机器。在网络化的部署中，在服务器‑客户端网络环境中，机器1800可以作为服务器机器、客户端机器或这二者来进行操作。在示例中，机器1800可以用作对等(P2P)(或其他分布式)网络环境中的对等机器。机器1800可以是个人计算机(PC)、平板PC、机顶盒(STB)、个人数字助理(PDA)、移动电话、智能手机、网络设备、网络路由器、交换机或桥、或者能够(顺序的或以其他方式)执行规定将要由该机器采取的动作的指令的任何机器。机器1800可以实现本文公开的发射机和/或接收机。此外，机器1800可以包括本文公开的发射机和/或接收机。机器1800可以实现本文公开的任何方法。此外，虽然仅描绘了单个机器，但术语“机器”也应该被理解为包括单独或联合执行一组(或多组)指令以便执行本文中讨论的方法中的任意一种或多种方法的机器的任意集合，诸如云计算、软件即服务(SaaS)、其他计算机集群配置。[0136] 如本文中所描述的，示例可以包括下列各项或者可以在下列各项上操作：逻辑单元、或多个组件、组件或机制。组件是能够执行指定操作的有形实体(例如，硬件)，并且可以用某种方式配置或布置。在一个示例中，可以用指定的方式将电路布置(例如，内在地或者相对于诸如其他电路的外部实体)为组件。在示例中，一个或多个计算机系统(例如，单独的客户端或服务器计算机系统)的部分或整体，或者一个或多个硬件处理器可由固件或软件(例如，指令、应用部分或应用)配置为操作以执行指定操作的组件。在示例中，软件可以位于机器可读介质上。在示例中，当由组件的底层硬件执行时，软件使得硬件执行指定操作。[0137] 因此，应该理解术语“组件”包括有形实体，是物理构建的、特别配置(例如，硬线连接的)或临时(例如，暂时)配置(例如，编程)以便以特定方式执行，或者执行本文中描述的任何操作的部分或所有的实体。考虑在其中组件是临时配置的示例，这些组件中的每个组件不需要在任何一个时刻进行实例化。例如，在组件包括使用软件配置的通用硬件处理器的情况下，该通用硬件处理器可以在不同时刻被配置成为各个不同的组件。软件可以相应地配置硬件处理器，例如，以便在一个时刻构成特定的组件，并且在不同时刻构成不同的组件。[0138] 机器(例如，计算机系统)1800可以包括硬件处理器1802(例如，中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、硬件处理器内核或它们的任意组合)、主存储器1804和静态存储器1806，其中的一些或所有可以经由互连(例如，总线)1808与彼此进行通信。机器1800还可以包括显示单元1810、字母数字输入设备1812(例如，键盘)、以及用户界面(UI)导航设备1814(例如，鼠标)。在示例中，显示单元1810、输入设备1812和UI导航设备1814可以是触摸屏显示器。机器1800可以额外包括存储设备(例如，驱动单元)1816、信号生成设备1818(例如，扬声器)、网络接口设备1820、以及一个或多个传感器1821(诸如全球定位系统(GPS)传感器、罗盘、加速计、或其他传感器)。机器1800可以包括输出控制器1828(诸如串行(例如，通用串行总线(USB)、并行或其他有线或无线(例如，红外线(IR)、近场通信(NFC)等)连接以便通信或控制一个或多个外围设备(例如，打印机、读卡器等)。[0139] 存储设备1816可以包括机器可读介质1822，在其上存储有体现本文中描述的技术或功能中的任意一种或多种或由其使用的一组或多组数据结构或指令1824(例如，软件)。指令1824还可以完全或至少部分位于主存储器1804内、静态存储器1806内，或者在由机器1800对该指令的执行期间在硬件处理器1802内。在一个示例中，硬件处理器1802、主存储器1804、静态存储器1806或存储设备1816的一种或任意组合可以构成机器可读介质。[0140] 虽然将机器可读介质1822描绘为单个介质，但术语“机器可读介质”可以包括被配置用于存储一个或多个指令1824的单个介质或多个介质(例如，集中式或分布式数据库、和/或相关联的高速缓存器和服务器)。[0141] 术语“机器可读介质”可以包括以下任何介质：能够进行存储、编码或携带用于由机器1800执行的指令，并且使得机器1800执行本公开内容中的技术中的任意一种或多种技术，或者能够进行存储、编码或携带由这些指令使用或者与这些指令相关联的数据结构。非限制性的机器可读介质的示例可以包括固态存储器以及光学和磁介质。机器可读介质的具体示例可以包括：非易失性存储器(诸如半导体存储器设备(例如，电可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)))、以及闪存器设备、磁盘(诸如内部硬盘和可移除盘)、磁‑光盘、随机存取存储器(RAM)、固态驱动器(SSD)以及CD‑ROM和DVD‑ROM盘。在一些示例中，机器可读介质可以包括非暂时性机器可读介质。在一些示例中，机器可读介质可以包括不是瞬时传播信号的机器可读介质。[0142] 指令1824还可以经由网络接口设备1820使用传输介质在通信网络1826上发送或接收。机器1800可以利用多种传输协议(例如，帧中继、互联网协议(IP)、传输控制协议(TCP)、用户数据报协议(UDP)、超文本传输协议(例如，HTTP)等)中的任意一种来与一个或多个其他机器通信。示例通信网络可以包括局域网(LAN)、广域网(WAN)、分组数据网络(例如，互联网)、移动电话网络(例如，蜂窝网络)、普通老式电话(POTS)网络，以及无线数据网络(例如，被称为 的电气和电子工程师协会(IEEE)802.11标准系列、被称为的IEEE802.16标准系列)、IEEE802.15.4标准系列、长期演进(LTE)标准系列、通用移动电信系统(UMTS)标准系列、对等(P2P)网络等等。在一个示例中，网络接口设备1820可以包括一个或多个物理插口(例如，以太网、同轴电缆或电话插口)或连接到通信网络1826的一个或多个天线。在一个示例中，网络接口设备1820可以包括多个天线以便使用单输入多输出(SIMO)、多输入多输出(MIMO)、或多输入单输出(MISO)技术中的至少一种以无线的方式进行通信。在一些示例中，网络接口设备1820可以使用多用户MIMO技术进行无线通信。[0143] 其他注释和示例[0144] 示例1是一种用于通过光通信路径接收数据的方法，所述方法包括：确定在确定的时间范围期间在所述光通信路径上检测到的光子的计数；基于所述计数和第一检测模型，确定与第一数据流相对应的第一光源以第一功率电平通电的第一概率，所述第一功率电平与第二功率电平不同；基于所述计数和第二检测模型，确定与第二数据流相对应的第二光源以第二功率电平通电的第二概率；基于所述计数和第三检测模型，确定所述第一和第二光源二者同时以各自的第一和第二功率电平通电的第三概率；以及基于所述第一、第二和第三概率确定所述第一数据流的第一数据和所述第二数据流的第二数据。[0145] 在示例2中，根据示例1所述的主题包括：其中，确定所述第一数据和第二数据包括：响应于所述第一概率或所述第三概率大于阈值概率，将值1分配给所述第一数据；以及响应于所述第二概率或所述第三概率大于所述阈值概率，将值1分配给所述第二数据。[0146] 在示例3中，根据示例1‑2所述的主题包括：其中，确定所述第一数据和第二数据包括：响应于所述第一概率或所述第三概率是所述第一、第二和第三概率中的最高概率，将值1分配给所述第一数据。[0147] 在示例4中，根据示例1‑3所述的主题包括：其中，确定所述第一数据和第二数据包括：响应于所述第二概率或所述第三概率高于所述第一概率，将值1分配给所述第二数据。[0148] 在示例5中，根据示例1‑4所述的主题包括：其中，所述第一数据流和所述第二数据流二者是由同一设备发送的。[0149] 在示例6中，根据示例1‑5所述的主题包括：其中，所述第一数据流和所述第二数据流是由不同设备发送的。[0150] 在示例7中，根据示例1‑6所述的主题包括：其中，所述第一数据流和所述第二数据流是在同一波长上发送的。[0151] 在示例8中，根据示例1‑7所述的主题包括：其中，所述第一、第二和第三检测模型是泊松分布。[0152] 在示例9中，根据示例1‑8所述的主题包括：其中，所述光通信路径是光纤纤维。[0153] 示例10是一种用于通过光通信路径接收数据的设备，所述设备包括：硬件处理器，其被配置为执行包括下列各项的操作：确定在确定的时间范围期间在所述光通信路径上检测到的光子的计数；基于所述计数和第一检测模型，确定与第一数据流相对应的第一光源以第一功率电平通电的第一概率，所述第一功率电平与第二功率电平不同；基于所述计数和第二检测模型，确定与第二数据流相对应的第二光源以第二功率电平通电的第二概率；基于所述计数和第三检测模型，确定所述第一和第二光源二者同时以各自的第一和第二功率电平通电的第三概率；以及基于所述第一、第二和第三概率确定所述第一数据流的第一数据和所述第二数据流的第二数据。[0154] 在示例11中，根据示例10所述的主题包括：其中，确定所述第一数据和第二数据的所述操作包括：响应于所述第一概率或所述第三概率大于阈值概率，将值1分配给所述第一数据；以及响应于所述第二概率或所述第三概率大于所述阈值概率，将值1分配给所述第二数据。[0155] 在示例12中，根据示例10‑11所述的主题包括：其中，确定所述第一数据和第二数据的所述操作包括：响应于所述第一概率或所述第三概率是所述第一、第二和第三概率中的最高概率，将值1分配给所述第一数据。[0156] 在示例13中，根据示例10‑12所述的主题包括：其中，确定所述第一数据和第二数据的所述操作包括：响应于所述第二概率或所述第三概率高于所述第一概率，将值1分配给所述第二数据。[0157] 在示例14中，根据示例10‑13所述的主题包括：其中，所述第一数据流和所述第二数据流二者是由同一设备发送的。[0158] 在示例15中，根据示例10‑14所述的主题包括：其中，所述第一数据流和所述第二数据流是由不同设备发送的。[0159] 在示例16中，根据示例10‑15所述的主题包括：其中，所述第一数据流和所述第二数据流是在相同波长上发送的。[0160] 在示例17中，根据示例10‑16所述的主题包括：其中，所述第一、第二和第三检测模型是泊松分布。[0161] 在示例18中，根据示例10‑17所述的主题包括：其中，所述光通信路径是光纤纤维。[0162] 示例19是一种机器可读介质，其存储指令，当由机器执行时，所述指令使所述机器执行包括下列各项的操作：确定在确定的时间范围期间在光通信路径上检测到的光子的计数；基于所述计数和第一检测模型，确定与第一数据流相对应的第一光源以第一功率电平通电的第一概率，所述第一功率电平与第二功率电平不同；基于所述计数和第二检测模型，确定与第二数据流相对应的第二光源以第二功率电平通电的第二概率；基于所述计数和第三检测模型，确定所述第一和第二光源二者同时以各自的第一和第二功率电平通电的第三概率；以及基于所述第一、第二和第三概率确定所述第一数据流的第一数据和所述第二数据流的第二数据。[0163] 在示例20中，根据示例19所述的主题包括：其中，确定所述第一数据和第二数据的所述操作包括：响应于所述第一概率或所述第三概率大于阈值概率，将值1分配给所述第一数据；以及响应于所述第二概率或所述第三概率大于所述阈值概率，将值1分配给所述第二数据。[0164] 在示例21中，根据示例19‑20所述的主题包括：其中，确定所述第一数据和第二数据的所述操作包括：响应于所述第一概率或所述第三概率是所述第一、第二和第三概率中的最高概率，将值1分配给所述第一数据。[0165] 在示例22中，根据示例19‑21所述的主题包括：其中，确定所述第一数据和第二数据的所述操作包括：响应于所述第二概率或所述第三概率高于所述第一概率，将值1分配给所述第二数据。[0166] 在示例23中，根据示例19‑22所述的主题包括：其中，所述第一数据流和所述第二数据流二者是由同一设备发送的。[0167] 在示例24中，根据示例19‑23所述的主题包括：其中，所述第一数据流和所述第二数据流是由不同设备发送的。[0168] 在示例25中，根据示例19‑24所述的主题包括：其中，所述第一数据流和所述第二数据流是在相同波长上发送的。[0169] 在示例26中，根据示例19‑25所述的主题包括：其中，所述第一、第二和第三检测模型是泊松分布。[0170] 在示例27中，根据示例19‑26所述的主题包括：其中，所述光通信路径是光纤纤维。[0171] 示例28是一种用于通过光通信路径接收数据的设备，所述设备包括：用于确定在确定的时间范围期间在所述光通信路径上检测到的光子的计数的单元；用于基于所述计数和第一检测模型，确定与第一数据流相对应的第一光源以第一功率电平通电的第一概率的单元，所述第一功率电平与第二功率电平不同；用于基于所述计数和第二检测模型，确定与第二数据流相对应的第二光源以第二功率电平通电的第二概率的单元；用于基于所述计数和第三检测模型，确定所述第一和第二光源二者同时以各自的第一和第二功率电平通电的第三概率的单元；以及用于基于所述第一、第二和第三概率确定所述第一数据流的第一数据和所述第二数据流的第二数据的单元。[0172] 在示例29中，根据示例28所述的主题包括：其中，用于确定所述第一数据和第二数据的所述单元包括：用于响应于所述第一概率或所述第三概率大于阈值概率，将值1分配给所述第一数据的单元；以及用于响应于所述第二概率或所述第三概率大于所述阈值概率，将值1分配给所述第二数据的单元。[0173] 在示例30中，根据示例28‑29所述的主题包括：其中，用于确定所述第一数据和第二数据的所述单元包括：用于响应于所述第一概率或所述第三概率是所述第一、第二和第三概率中的最高概率，将值1分配给所述第一数据的单元。[0174] 在示例31中，根据示例28‑30所述的主题包括：其中，用于确定所述第一数据和第二数据的所述单元包括：用于响应于所述第二概率或所述第三概率高于所述第一概率，将值1分配给所述第二数据的单元。[0175] 在示例32中，根据示例28‑31所述的主题包括：其中，所述第一数据流和所述第二数据流二者是由同一设备发送的。[0176] 在示例33中，根据示例28‑32所述的主题包括：其中，所述第一数据流和所述第二数据流是由不同设备发送的。[0177] 在示例34中，根据示例28‑33所述的主题包括：其中，所述第一数据流和所述第二数据流是在相同波长上发送的。[0178] 在示例35中，根据示例28‑34所述的主题包括：其中，所述第一、第二和第三检测模型是泊松分布。[0179] 在示例36中，根据示例28‑35所述的主题包括：其中，所述光通信路径是光纤纤维。[0180] 示例37是一种用于跨光通信路径同时传输多个数据流的方法，所述方法包括：识别功率电平分配方案，所述功率电平分配方案为第一光源和第二光源分配不同的功率电平；确定所述功率电平分配方案的当前阶段；基于所述功率电平分配方案和所述当前阶段，确定与要跨所述光通信路径发送的第一数据流相对应的所述第一光源的第一功率电平；以及使用所述第一光源以所述第一功率电平跨所述光通信路径以第一频率发送所述第一数据流的数据，与第二数据流的数据在相同时间和频率发送的所述第一数据流的所述数据是跨相同的光通信路径发送的，所述第二数据流是以第二功率电平发送的。[0181] 在示例38中，根据示例37所述的主题包括：使用所述第二光源以所述第二功率电平发送所述第二数据流的所述数据。[0182] 在示例39中，根据示例37‑38所述的主题包括：其中，所述第二数据流的所述数据是由与所述第一数据流的所述数据不同的设备发送的。[0183] 在示例40中，根据示例37‑39所述的主题包括：确定所述第一数据流的优先级；将所述优先级传送到下列中的一项：所述第一和第二数据流的接收机或者所述第二数据流的发射机；并且其中以下中的一项：至少部分基于所述第一数据流的所述优先级和所述第二数据流的优先级，识别所述功率电平分配方案，或者确定所述当前阶段。[0184] 在示例41中，根据示例37‑40所述的主题包括：其中，当前阶段是第一阶段，并且其中，所述功率电平分配方案的第二阶段将所述第一功率电平分配给所述第二光源并且将所述第二功率电平分配给所述第一光源，并且其中，所述方法还包括：确定所述当前阶段已经转变为所述第二阶段；以及使用所述第二功率电平来发送所述第一数据流的数据。[0185] 在示例42中，根据示例37‑41所述的主题包括：其中，识别所述功率电平分配方案包括：从接收机接收所选择的功率电平分配方案的标识符。[0186] 在示例43中，根据示例37‑42所述的主题包括：其中，确定所述当前阶段包括：确定第一阶段的定时器是否已经流逝。[0187] 在示例44中，根据示例37‑43所述的主题包括：其中，确定所述当前阶段包括：确定第一阶段的数据计数器是否已经超过阈值计数。[0188] 在示例45中，根据示例37‑44所述的主题包括：其中，确定所述第一功率电平包括：针对所述第一功率电平对所述功率电平分配方案进行解析。[0189] 在示例46中，根据示例37‑45所述的主题包括：其中，所述光通信路径是光纤纤维。[0190] 示例47是一种用于跨光通信路径发送数据的设备，所述设备包括：硬件处理器，其被配置为执行包括下列各项的操作：识别功率电平分配方案，所述功率电平分配方案为第一光源和第二光源分配不同的功率电平；确定所述功率电平分配方案的当前阶段；基于所述功率电平分配方案和所述当前阶段，确定与要跨光通信路径发送的第一数据流相对应的所述第一光源的第一功率电平；以及使用所述第一光源以所述第一功率电平跨所述光通信路径以第一频率发送所述第一数据流的数据，与第二数据流的数据在相同的时间和频率发送的所述第一数据流的所述数据是跨同一光通信路径发送的，所述第二数据流是以第二功率电平发送的。[0191] 在示例48中，根据示例47所述的主题包括：其中，所述操作还包括：使用所述第二光源以所述第二功率电平发送所述第二数据流的所述数据。[0192] 在示例49中，根据示例47‑48所述的主题包括：其中，所述第二数据流的所述数据是由与所述第一数据流的所述数据不同的设备发送的。[0193] 在示例50中，根据示例47‑49所述的主题包括：其中，所述操作还包括：确定所述第一数据流的优先级；将所述优先级传送到下列中的一项：所述第一和第二数据流的接收机或者所述第二数据流的发射机；并且其中以下中的一项：至少部分基于所述第一数据流的所述优先级和所述第二数据流的优先级，识别所述功率电平分配方案，或者确定所述当前阶段。[0194] 在示例51中，根据示例47‑50所述的主题包括：其中，当前阶段是第一阶段，并且其中，所述功率电平分配方案的第二阶段将所述第一功率电平分配给所述第二光源并且将所述第二功率电平分配给所述第一光源，并且其中，所述操作还包括：确定所述当前阶段已经转变为所述第二阶段；以及使用所述第二功率电平来发送所述第一数据流的数据。[0195] 在示例52中，根据示例47‑51所述的主题包括：其中，识别所述功率电平分配方案的所述操作包括：从接收机接收所选择的功率电平分配方案的标识符。[0196] 在示例53中，根据示例47‑52所述的主题包括：其中，确定所述当前阶段的所述操作包括：确定第一阶段的定时器是否已经流逝。[0197] 在示例54中，根据示例47‑53所述的主题包括：其中，确定所述当前阶段的所述操作包括：确定第一阶段的数据计数器是否已经超过阈值计数。[0198] 在示例55中，根据示例47‑54所述的主题包括：其中，确定所述第一功率电平的所述操作包括：针对所述第一功率电平对所述功率电平分配方案进行解析。[0199] 在示例56中，根据示例47‑55所述的主题包括：其中，所述光通信路径是光纤纤维。[0200] 示例57是一种机器可读介质，其存储指令，当由机器执行时，所述指令使所述机器执行包括下列各项的操作：硬件处理器，其被配置为执行包括下列各项的操作：识别功率电平分配方案，所述功率电平分配方案为第一光源和第二光源分配不同的功率电平；确定所述功率电平分配方案的当前阶段；基于所述功率电平分配方案和所述当前阶段，确定与要跨光通信路径发送的第一数据流相对应的所述第一光源的第一功率电平；使用所述第一光源以所述第一功率电平跨所述光通信路径以第一频率发送所述第一数据流的数据，与第二数据流的数据在相同的时间和频率发送的所述第一数据流的所述数据是跨相同的光通信路径发送的，所述第二数据流是以第二功率电平发送的。[0201] 在示例58中，根据示例57所述的主题包括：其中，所述操作还包括：使用所述第二光源以所述第二功率电平发送所述第二数据流的所述数据。[0202] 在示例59中，根据示例57‑58所述的主题包括：其中，所述第二数据流的所述数据是由与所述第一数据流的所述数据不同的设备发送的。[0203] 在示例60中，根据示例57‑59所述的主题包括：其中，所述操作还包括：确定所述第一数据流的优先级；将所述优先级传送到下列中的一项：所述第一和第二数据流的接收机或者所述第二数据流的发射机；以及其中以下中的一项：至少部分基于所述第一数据流的所述优先级和所述第二数据流的优先级，识别所述功率电平分配方案，或者确定所述当前阶段。[0204] 在示例61中，根据示例57‑60所述的主题包括：其中，当前阶段是第一阶段，并且其中，所述功率电平分配方案的第二阶段将所述第一功率电平分配给所述第二光源并且将所述第二功率电平分配给所述第一光源，并且其中，所述操作还包括：确定所述当前阶段已经转变为所述第二阶段；以及使用所述第二功率电平来发送所述第一数据流的数据。[0205] 在示例62中，根据示例57‑61所述的主题包括：其中，识别所述功率电平分配方案的所述操作包括：从接收机接收所选择的功率电平分配方案的标识符。[0206] 在示例63中，根据示例57‑62所述的主题包括：其中，确定所述当前阶段的所述操作包括：确定第一阶段的定时器是否已经流逝。[0207] 在示例64中，根据示例57‑63所述的主题包括：其中，确定所述当前阶段的所述操作包括：确定第一阶段的数据计数器是否已经超过阈值计数。[0208] 在示例65中，根据示例57‑64所述的主题包括：其中，确定所述第一功率电平的所述操作包括：针对所述第一功率电平对所述功率电平分配方案进行解析。[0209] 在示例66中，根据示例57‑65所述的主题包括：其中，所述光通信路径是光纤纤维。[0210] 示例67是一种用于跨光通信路径发送数据的设备，所述设备包括：用于识别功率电平分配方案的单元，所述功率电平分配方案为第一光源和第二光源分配不同的功率电平；用于确定所述功率电平分配方案的当前阶段的单元；用于基于所述功率电平分配方案和所述当前阶段，确定与要跨光通信路径发送的第一数据流相对应的所述第一光源的第一功率电平的单元；以及用于使用所述第一光源以所述第一功率电平跨所述光通信路径以第一频率发送所述第一数据流的数据的单元，与第二数据流的数据在相同的时间和频率发送的所述第一数据流的所述数据是跨相同的光通信路径发送的，所述第二数据流是以第二功率电平发送的。[0211] 在示例68中，根据示例67所述的主题包括：用于使用所述第二光源以所述第二功率电平发送所述第二数据流的所述数据的单元。[0212] 在示例69中，根据示例67‑68所述的主题包括：其中，所述第二数据流的所述数据是由与所述第一数据流的所述数据不同的设备发送的。[0213] 在示例70中，根据示例67‑69所述的主题包括：用于确定所述第一数据流的优先级的单元；用于将所述优先级传送到下列中的一项的单元：所述第一和第二数据流的接收机或者所述第二数据流的发射机；以及其中用于以下中的一项的单元，至少部分基于所述第一数据流的所述优先级和所述第二数据流的优先级，识别所述功率电平分配方案，或者确定所述当前阶段。[0214] 在示例71中，根据示例67‑70所述的主题包括：其中，当前阶段是第一阶段，并且其中，所述功率电平分配方案的第二阶段将所述第一功率电平分配给所述第二光源并且将所述第二功率电平分配给所述第一光源，并且其中，所述设备还包括：用于确定所述当前阶段已经转变为所述第二阶段的单元；以及用于使用所述第二功率电平来发送所述第一数据流的数据的单元。[0215] 在示例72中，根据示例67‑71所述的主题包括：其中，用于识别所述功率电平分配方案的所述单元包括：用于从接收机接收所选择的功率电平分配方案的标识符的单元。[0216] 在示例73中，根据示例67‑72所述的主题包括：其中，用于确定所述当前阶段的所述单元包括：用于确定第一阶段的定时器是否已经流逝的单元。[0217] 在示例74中，根据示例67‑73所述的主题包括：其中，用于确定所述当前阶段的所述单元包括：用于确定第一阶段的数据计数器是否已经超过阈值计数的单元。[0218] 在示例75中，根据示例67‑74所述的主题包括：其中，用于确定所述第一功率电平的所述单元包括：用于针对所述第一功率电平对所述功率电平分配方案进行解析的单元。[0219] 在示例76中，根据示例67‑75所述的主题包括：其中，所述光通信路径是光纤纤维。[0220] 示例77是一种用于通过光通信路径接收数据的方法，所述方法包括：计算在第一光源以第一功率电平在第一波长上通过光通信路径进行发送而第二光源不通过光纤进行发送时的第一时间段期间观察到的光子的第一光子计数；根据所述第一光子计数确定第一检测模型，所述第一检测模型产生关于给定光子计数是否指示所述第一光源以所述第一功率电平被激活而所述第二光源未被激活的推断；计算在所述第二光源以第二功率电平在所述第一波长上通过所述光纤进行发送而所述第一光源不通过所述光纤进行发送时的第二时间段期间观察到的光子的第二光子计数；根据所述第二光子计数确定第二检测模型，所述第二检测模型产生关于给定光子计数是否指示所述第二光源以第二功率电平被激活而所述第一光源未被激活的推断；计算在所述第一光源以所述第一功率电平进行发送并且第二光源以所述第二功率电平在所述第一波长上通过所述光纤进行发送时的第三时间段期间观察到的光子的第三光子计数；根据所述第三光子计数确定第三检测模型，所述第三检测模型产生关于给定光子计数是否指示所述第一光源以所述第一功率电平被激活并且所述第二光源以第二功率电平被激活的推断；在第四时间段期间通过所述光纤接收所述第一波长处的传输；确定所述传输的光子计数；使用所述第一检测模型确定所述传输来源于处于所述第一功率电平的所述第一光源的第一推断，使用所述第二检测模型确定所述传输来源于处于所述第二功率电平的所述第二光源的第二推断，以及使用所述第三检测模型确定所述传输来源于所述第一光源和第二光源一起的第三推断；以及基于所述第一、第二和第三推断，向与所述第一光源相对应的第一数据流和与所述第二光源相对应的第二数据流分配比特值，所述第一和第二数据流存储在计算设备的存储器中。[0221] 在示例78中，根据示例77所述的主题包括：其中，所述第一检测模型是泊松分布。[0222] 在示例79中，根据示例78所述的主题包括：其中，训练所述第一光子计数是在所述第一时间段期间观察到的平均光子数量。[0223] 在示例80中，根据示例77‑79所述的主题包括：其中，确定所述第一检测模型包括：使用所述第一光子计数来训练受监督学习机器学习的模型。[0224] 在示例81中，根据示例77‑80所述的主题包括：其中，所述方法还包括：在所述第一时间段之前向所述第一光源的控制器发送第一指令；在所述第二时间段之前向所述第二光源的控制器发送第二指令；以及在所述第三时间段之前向所述第一光源的所述控制器和所述第二光源的所述控制器发送第三指令。[0225] 在示例82中，根据示例77‑81所述的主题包括：其中，所述第一光源和第二光源在相同的设备中。[0226] 在示例83中，根据示例77‑82所述的主题包括：其中，所述第一光源和第二光源在不同的设备中。[0227] 在示例84中，根据示例77‑83所述的主题包括：其中，所述第一、第二和第三推断是概率，并且其中，基于所述第一、第二和第三推断向与所述第一光源相对应的所述第一数据流和与所述第二光源相对应的所述第二数据流分配比特值包括：确定所述第一或第三推断指示最大的概率，并且作为响应，将值1分配给所述第一流。[0228] 在示例85中，根据示例77‑84所述的主题包括：其中，所述第一、第二和第三推断是概率，并且其中，基于所述第一、第二和第三推断向与所述第一光源相对应的所述第一数据流和与所述第二光源相对应的所述第二数据流分配比特值包括：确定所述第二或第三推断指示最大的概率，并且作为响应，将值1分配给所述第二流。[0229] 在示例86中，根据示例77‑85所述的主题包括：其中，所述第一、第二和第三检测模型特定于功率电平分配方案的第一阶段，并且其中，所述方法还包括：响应于所述功率电平分配方案的所述第一阶段是活动的确定，确定所述第一推断、第二推断和第三推断；在第五时间段期间通过所述光纤接收第一波长的下一传输；确定所述下一传输的光子计数；确定所述功率电平分配方案的第二阶段是活动的；响应于确定所述功率电平分配方案的所述第二阶段是活动的，基于所述下一传输的所述光子计数以及第四、第五和第六检测模型来确定针对所述第一数据流和所述第二数据流的下一比特分配，所述第四、第五和第六检测模型是基于所述功率电平分配方案的所述第二阶段计算的。[0230] 在示例87中，根据示例77‑86所述的主题包括：其中，所述光通信路径是光纤纤维。[0231] 示例88是一种用于通过光通信路径接收数据的设备，所述设备包括：硬件处理器，其被配置为执行包括下列各项的操作：计算在第一光源以第一功率电平在第一波长上通过光通信路径进行发送而第二光源不通过光纤进行发送时的第一时间段期间观察到的光子的第一光子计数；根据所述第一光子计数确定第一检测模型，所述第一检测模型产生关于给定光子计数是否指示所述第一光源以所述第一功率电平被激活而所述第二光源未被激活的推断；计算在所述第二光源以第二功率电平在所述第一波长上通过所述光纤进行发送而所述第一光源不通过所述光纤进行发送的第二时间段期间观察到的光子的第二光子计数；根据所述第二光子计数确定第二检测模型，所述第二检测模型产生关于给定光子计数是否指示所述第二光源以第二功率电平被激活而所述第一光源未被激活的推断；计算在所述第一光源以所述第一功率电平进行发送并且第二光源以所述第二功率电平在所述第一波长上通过所述光纤进行发送的第三时间段期间观察到的光子的第三光子计数；根据所述第三光子计数确定第三检测模型，所述第三检测模型产生关于给定光子计数是否指示所述第一光源以所述第一功率电平被激活并且所述第二光源以第二功率电平被激活的推断；在第四时间段期间通过所述光纤接收所述第一波长处的传输；确定所述传输的光子计数；使用所述第一检测模型确定所述传输来源于处于所述第一功率电平的所述第一光源的第一推断，使用所述第二检测模型确定所述传输来源于处于所述第二功率电平的所述第二光源的第二推断，以及使用所述第三检测模型确定所述传输来源于所述第一光源和第二光源一起的第三推断；以及基于所述第一、第二和第三推断，向与所述第一光源相对应的第一数据流和与所述第二光源相对应的第二数据流分配比特值，所述第一和第二数据流存储在计算设备的存储器中。[0232] 在示例89中，根据示例88所述的主题包括：其中，所述第一检测模型是泊松分布。[0233] 在示例90中，根据示例89所述的主题包括：其中，训练所述第一光子计数的所述操作是在所述第一时间段期间观察到的平均光子数量。[0234] 在示例91中，根据示例88‑90所述的主题包括：其中，确定所述第一检测模型的所述操作包括：使用所述第一光子计数来训练受监督学习机器学习的模型。[0235] 在示例92中，根据示例88‑91所述的主题包括：其中，所述操作还包括：在所述第一时间段之前向所述第一光源的控制器发送第一指令；在所述第二时间段之前向所述第二光源的控制器发送第二指令；以及在所述第三时间段之前向所述第一光源的所述控制器和所述第二光源的所述控制器发送第三指令。[0236] 在示例93中，根据示例88‑92所述的主题包括：其中，所述第一光源和第二光源在相同的设备中。[0237] 在示例94中，根据示例88‑93所述的主题包括：其中，所述第一光源和第二光源在不同的设备中。[0238] 在示例95中，根据示例88‑94所述的主题包括：其中，所述第一、第二和第三推断是概率，并且其中，基于所述第一、第二和第三推断向与所述第一光源相对应的所述第一数据流和与所述第二光源相对应的所述第二数据流分配比特值的所述操作包括：确定所述第一推断或第三推断指示最大的概率，并且作为响应，将值1分配给所述第一流。[0239] 在示例96中，根据示例88‑95所述的主题包括：其中，所述第一、第二和第三推断是概率，并且其中，基于所述第一、第二和第三推断向与所述第一光源相对应的所述第一数据流和与所述第二光源相对应的所述第二数据流分配比特值的操作包括：确定所述第二推断或第三推断指示最大的概率，并且作为响应，将值1分配给所述第二流。[0240] 在示例97中，根据示例88‑96所述的主题包括：其中，所述第一、第二和第三检测模型特定于功率电平分配方案的第一阶段，并且其中，所述操作还包括：响应于所述功率电平分配方案的所述第一阶段是活动的确定，确定所述第一推断、第二推断和第三推断；在第五时间段期间通过所述光纤接收第一波长处的下一传输；确定所述下一传输的光子计数；确定所述功率电平分配方案的第二阶段是活动的；响应于确定所述功率电平分配方案的所述第二阶段是活动的，基于所述下一传输的所述光子计数以及第四、第五和第六检测模型来确定针对所述第一数据流和所述第二数据流的下一比特分配，所述第四、第五和第六检测模型是基于所述功率电平分配方案的所述第二阶段计算的。[0241] 在示例98中，根据示例88‑97所述的主题包括：其中，所述光通信路径是光纤纤维。[0242] 示例99是一种机器可读介质，其存储指令，当被执行时，所述指令使机器执行包括下列各项的操作：计算在第一光源以第一功率电平在第一波长上通过光通信路径进行发送而第二光源不通过光纤进行发送的第一时间段期间观察到的光子的第一光子计数；根据所述第一光子计数确定第一检测模型，所述第一检测模型产生关于给定光子计数是否指示所述第一光源以所述第一功率电平被激活而所述第二光源未被激活的推断；计算在所述第二光源以第二功率电平在所述第一波长上通过所述光纤进行发送而所述第一光源不通过所述光纤进行发送的第二时间段期间观察到的光子的第二光子计数；根据所述第二光子计数确定第二检测模型，所述第二检测模型产生关于给定光子计数是否指示所述第二光源以第二功率电平被激活而所述第一光源未被激活的推断；计算在所述第一光源以所述第一功率电平进行发送并且第二光源以所述第二功率电平在所述第一波长上通过所述光纤进行发送的第三时间段期间观察到的光子的第三光子计数；根据所述第三光子计数确定第三检测模型，所述第三检测模型产生关于给定光子计数是否指示所述第一光源以所述第一功率电平被激活并且所述第二光源以第二功率电平被激活的推断；在第四时间段期间通过所述光纤接收所述第一波长处的传输；确定所述传输的光子计数；使用所述第一检测模型确定所述传输来源于处于所述第一功率电平的所述第一光源的第一推断，使用所述第二检测模型确定所述传输来源于处于所述第二功率电平的所述第二光源的第二推断，以及使用所述第三检测模型确定所述传输来源于所述第一光源和第二光源一起的第三推断；以及基于所述第一、第二和第三推断，向与所述第一光源相对应的第一数据流和与所述第二光源相对应的第二数据流分配比特值，所述第一和第二数据流存储在计算设备的存储器中。[0243] 在示例100中，根据示例99所述的主题包括：其中，所述第一检测模型是泊松分布。[0244] 在示例101中，根据示例100所述的主题包括：其中，训练所述第一光子计数的所述操作是在所述第一时间段期间观察到的平均光子数量。[0245] 在示例102中，根据示例99‑101所述的主题包括：其中，确定所述第一检测模型的所述操作包括：使用所述第一光子计数来训练受监督学习机器学习的模型。[0246] 在示例103中，根据示例99‑102所述的主题包括：其中，所述操作还包括：在所述第一时间段之前向所述第一光源的控制器发送第一指令；在所述第二时间段之前向所述第二光源的控制器发送第二指令；以及在所述第三时间段之前向所述第一光源的所述控制器和所述第二光源的所述控制器发送第三指令。[0247] 在示例104中，根据示例99‑103所述的主题包括：其中，所述第一光源和第二光源在相同的设备中。[0248] 在示例105中，根据示例99‑104所述的主题包括：其中，所述第一光源和第二光源在不同的设备中。[0249] 在示例106中，根据示例99‑105所述的主题包括：其中，所述第一、第二和第三推断是概率，并且其中，基于所述第一、第二和第三推断向与所述第一光源相对应的所述第一数据流和与所述第二光源相对应的所述第二数据流分配比特值的所述操作包括：确定所述第一推断或第三推断指示最大的概率，并且作为响应，将值1分配给所述第一流。[0250] 在示例107中，根据示例99‑106所述的主题包括：其中，所述第一、第二和第三推断是概率，并且其中，基于所述第一、第二和第三推断向与所述第一光源相对应的所述第一数据流和与所述第二光源相对应的所述第二数据流分配比特值的操作包括：确定所述第二推断或第三推断指示最大的概率，并且作为响应，将值1分配给所述第二流。[0251] 在示例108中，根据示例99‑107所述的主题包括：其中，所述第一、第二和第三检测模型特定于功率电平分配方案的第一阶段，并且其中，所述操作还包括：响应于所述功率电平分配方案的所述第一阶段是活动的确定，确定所述第一推断、第二推断和第三推断；在第五时间段期间通过所述光纤接收第一波长处的下一传输；确定所述下一传输的光子计数；确定所述功率电平分配方案的第二阶段是活动的；响应于确定所述功率电平分配方案的所述第二阶段是活动的，基于所述下一传输的所述光子计数以及第四、第五和第六检测模型来确定针对所述第一数据流和所述第二数据流的下一比特分配，所述第四、第五和第六检测模型是基于所述功率电平分配方案的所述第二阶段计算的。[0252] 在示例109中，根据示例99‑108所述的主题包括：其中，所述光通信路径是光纤纤维。[0253] 示例110是一种用于通过光通信路径接收数据的设备，所述设备包括：用于计算在第一光源以第一功率电平在第一波长上通过光通信路径进行发送而第二光源不通过光纤进行发送的第一时间段期间观察到的光子的第一光子计数的单元；用于根据所述第一光子计数确定第一检测模型的单元，所述第一检测模型产生关于给定光子计数是否指示所述第一光源以所述第一功率电平被激活而所述第二光源未被激活的推断；用于计算在所述第二光源以第二功率电平在所述第一波长上通过所述光纤进行发送而所述第一光源不通过所述光纤进行发送的第二时间段期间观察到的光子的第二光子计数的单元；用于根据所述第二光子计数确定第二检测模型的单元，所述第二检测模型产生关于给定光子计数是否指示所述第二光源以第二功率电平被激活而所述第一光源未被激活的推断；用于计算在所述第一光源以所述第一功率电平进行发送并且第二光源以所述第二功率电平在所述第一波长上通过所述光纤进行发送的第三时间段期间观察到的光子的第三光子计数的单元；用于根据所述第三光子计数确定第三检测模型的单元，所述第三检测模型产生关于给定光子计数是否指示所述第一光源以所述第一功率电平被激活并且所述第二光源以第二功率电平被激活的推断；用于在第四时间段期间通过所述光纤接收所述第一波长处的传输的单元；用于确定所述传输的光子计数的单元；用于使用所述第一检测模型确定所述传输来源于处于所述第一功率电平的所述第一光源的第一推断，使用所述第二检测模型确定所述传输来源于处于所述第二功率电平的所述第二光源的第二推断，以及使用所述第三检测模型确定所述传输来源于所述第一光源和第二光源一起的第三推断的单元；以及用于基于所述第一、第二和第三推断，向与所述第一光源相对应的第一数据流和与所述第二光源相对应的第二数据流分配比特值的单元，第一和第二数据流存储在计算设备的存储器中。[0254] 在示例111中，根据示例110所述的主题包括：其中，所述第一检测模型是泊松分布。[0255] 在示例112中，根据示例111所述的主题包括：其中，训练所述第一光子计数是在所述第一时间段期间观察到的平均光子数量。[0256] 在示例113中，根据示例110‑112所述的主题包括：其中，用于确定所述第一检测模型的所述单元包括：用于使用所述第一光子计数来训练受监督学习机器学习的模型的单元。[0257] 在示例114中，根据示例110‑113所述的主题包括：用于在所述第一时间段之前向所述第一光源的控制器发送第一指令的单元；用于在所述第二时间段之前向所述第二光源的控制器发送第二指令的单元；以及用于在所述第三时间段之前向所述第一光源的所述控制器和所述第二光源的所述控制器发送第三指令的单元。[0258] 在示例115中，根据示例110‑114所述的主题包括：其中，所述第一光源和第二光源在相同的设备中。[0259] 在示例116中，根据示例110‑115所述的主题包括：其中，所述第一光源和第二光源在不同的设备中。[0260] 在示例117中，根据示例110‑116所述的主题包括：其中，所述第一、第二和第三推断是概率，并且其中，用于基于所述第一、第二和第三推断向与所述第一光源相对应的所述第一数据流和与所述第二光源相对应的所述第二数据流分配比特值的所述单元包括：用于确定所述第一推断或第三推断指示最大的概率，并且作为响应，将值1分配给所述第一流的单元。[0261] 在示例118中，根据示例110‑117所述的主题包括：其中，所述第一、第二和第三推断是概率，并且其中，用于基于所述第一、第二和第三推断向与所述第一光源相对应的所述第一数据流和与所述第二光源相对应的所述第二数据流分配比特值的所述单元包括：用于确定所述第二推断或第三推断指示最大的概率，并且作为响应，将值1分配给所述第二流的单元。[0262] 在示例119中，根据示例110‑118所述的主题包括：其中，所述第一、第二和第三检测模型特定于功率电平分配方案的第一阶段，并且其中，所述设备还包括：用于响应于所述功率电平分配方案的所述第一阶段是活动的确定，确定所述第一推断、第二推断和第三推断的单元；用于在第五时间段期间通过所述光纤接收第一波长处的下一传输的单元；用于确定所述下一传输的光子计数的单元；用于确定所述功率电平分配方案的第二阶段是活动的单元；用于响应于确定所述功率电平分配方案的所述第二阶段是活动的，基于所述下一传输的所述光子计数以及第四、第五和第六检测模型来确定针对所述第一数据流和所述第二数据流的下一比特分配的单元，所述第四、第五和第六检测模型是基于所述功率电平分配方案的所述第二阶段计算的。[0263] 在示例120中，根据示例110‑119所述的主题包括：其中，所述光通信路径是光纤纤维。[0264] 示例121是一种光学地接收数据的方法，所述方法包括：确定通过光通信信道接收的光子的计数，所述光子来源于处于第一功率电平的第一数据流和处于第二功率电平的第二数据流的传输；以及通过将所述光子计数作为输入应用于至少一个检测模型，在不使用连续干扰消除的情况下，对来自所述光通信信道的第一数据流和第二数据流进行解复用。[0265] 在示例122中，根据示例121所述的主题包括：其中，所述解复用是利用包括所述至少一个检测模型的多个检测模型来执行的，所述解复用包括：向所述第一数据流和所述第二数据流分配与所述多个检测模型中在给定所述光子计数的情况下返回最高概率的检测模型相对应的比特值。[0266] 在示例123中，根据示例122所述的主题包括：其中，所述多个检测模型中的第一检测模型具有与所述多个检测模型中的第二检测模型不同的范围。[0267] 在示例124中，根据示例123所述的主题包括：其中，所述多个检测模型是概率模型。[0268] 在示例125中，根据示例121‑124所述的主题包括：其中，所接收的光子是作为正弦波被接收的。[0269] 在示例126中，根据示例121‑125所述的主题包括：其中，所接收的光子是作为方波被接收的。[0270] 在示例127中，根据示例121‑126所述的主题包括：其中，所述光子计数来源于破坏性干扰，并且其中，尽管存在所述破坏性干扰仍对所述第一数据流和第二数据流执行解复用。[0271] 在示例128中，根据示例121‑127所述的主题包括：其中，所述光子是通过单根光纤纤维接收的。[0272] 在示例129中，根据示例121‑128所述的主题包括：其中，第一光源用于发送所述第一数据流并且第二光源用于发送所述第二数据流。[0273] 在示例130中，根据示例121‑129所述的主题包括：其中，解复用包括：通过将所述光子计数作为输入应用于至少一个检测模型，在不使用连续干扰消除并且不对信号进行再调制的情况下，对来自所述光通信信道的第一数据流和第二数据流进行解复用。[0274] 示例131是一种用于光学地接收数据的设备，所述设备包括：控制器，其被配置为执行包括下列各项的操作：确定通过光通信信道接收的光子的计数，所述光子来源于处于第一功率电平的第一数据流和处于第二功率电平的第二数据流的传输；以及通过将所述光子计数作为输入应用于至少一个检测模型，在不使用连续干扰消除的情况下，对来自所述光通信信道的第一数据流和第二数据流进行解复用。[0275] 在示例132中，根据示例131所述的主题包括：其中，所述控制器利用包括所述至少一个检测模型的多个检测模型来执行所述解复用，所述解复用的操作包括：向所述第一数据流和所述第二数据流分配与所述多个检测模型中在给定所述光子计数的情况下返回最高概率的检测模型相对应的比特值。[0276] 在示例133中，根据示例132所述的主题包括：其中，所述多个检测模型中的第一检测模型具有与所述多个检测模型中的第二检测模型不同的范围。[0277] 在示例134中，根据示例133所述的主题包括：其中，所述多个检测模型是概率模型。[0278] 在示例135中，根据示例131‑134所述的主题包括：其中，所接收的光子是作为正弦波被接收的。[0279] 在示例136中，根据示例131‑135所述的主题包括：其中，所接收的光子是作为方波被接收的。[0280] 在示例137中，根据示例131‑136所述的主题包括：其中，所述光子计数来源于破坏性干扰，并且其中，尽管存在所述破坏性干扰仍执行解复用所述第一数据流和第二数据流的操作。[0281] 在示例138中，根据示例131‑137所述的主题包括：其中，所述光子是通过单根光纤纤维接收的。[0282] 在示例139中，根据示例131‑138所述的主题包括：其中，第一光源用于发送所述第一数据流并且第二光源用于发送所述第二数据流。[0283] 在示例140中，根据示例131‑139所述的主题包括：其中，所述解复用的操作包括：通过将所述光子计数作为输入应用于至少一个检测模型，在不使用连续干扰消除并且不对信号进行再调制的情况下，对来自所述光通信信道的第一数据流和第二数据流进行解复用。[0284] 示例141是一种机器可读介质，存储用于光学地接收数据的指令，当由机器执行时，所述指令使所述机器执行包括下列各项的操作：控制器，其被配置为执行包括下列各项的操作：确定通过光通信信道接收的光子的计数，所述光子来源于处于第一功率电平的第一数据流和处于第二功率电平的第二数据流的传输；以及通过将所述光子计数作为输入应用于至少一个检测模型，在不使用连续干扰消除的情况下，对来自所述光通信信道的第一数据流和第二数据流进行解复用。[0285] 在示例142中，根据示例141所述的主题包括：其中，所述解复用利用包括所述至少一个检测模型的多个检测模型，所述解复用的操作包括：向所述第一数据流和所述第二数据流分配与所述多个检测模型中在给定所述光子计数的情况下返回最高概率的检测模型相对应的比特值。[0286] 在示例143中，根据示例142所述的主题包括：其中，所述多个检测模型中的第一检测模型具有与所述多个检测模型中的第二检测模型不同的范围。[0287] 在示例144中，根据示例143所述的主题包括：其中，所述多个检测模型是概率模型。[0288] 在示例145中，根据示例141‑144所述的主题包括：其中，所接收的光子是作为正弦波被接收的。[0289] 在示例146中，根据示例141‑145所述的主题包括：其中，所接收的光子是作为方波被接收的。[0290] 在示例147中，根据示例141‑146所述的主题包括：其中，所述光子计数来源于破坏性干扰，并且其中，尽管存在所述破坏性干扰仍执行解复用所述第一数据流和第二数据流的操作。[0291] 在示例148中，根据示例141‑147所述的主题包括：其中，所述光子是通过单根光纤纤维接收的。[0292] 在示例149中，根据示例141‑148所述的主题包括：其中，第一光源用于发送所述第一数据流并且第二光源用于发送所述第二数据流。[0293] 在示例150中，根据示例141‑149所述的主题包括：其中，所述解复用的操作包括：通过将所述光子计数作为输入应用于至少一个检测模型，在不使用连续干扰消除并且不对信号进行再调制的情况下，对来自所述光通信信道的第一数据流和第二数据流进行解复用。[0294] 示例151是一种用于光学地接收数据的设备，所述设备包括：用于确定通过光通信信道接收的光子的计数的单元，所述光子来源于处于第一功率电平的第一数据流和处于第二功率电平的第二数据流的传输；以及用于通过将所述光子计数作为输入应用于至少一个检测模型，在不使用连续干扰消除的情况下，对来自所述光通信信道的第一数据流和第二数据流进行解复用的单元。[0295] 在示例152中，根据示例151所述的主题包括：其中，所述解复用是利用包括所述至少一个检测模型的多个检测模型来执行的，所述用于解复用的单元包括：用于向所述第一数据流和所述第二数据流分配与所述多个检测模型中在给定所述光子计数的情况下返回最高概率的检测模型相对应的比特值的单元。[0296] 在示例153中，根据示例152所述的主题包括：其中，所述多个检测模型中的第一检测模型具有与所述多个检测模型中的第二检测模型不同的范围。[0297] 在示例154中，根据示例153所述的主题包括：其中，所述多个检测模型是概率模型。[0298] 在示例155中，根据示例151‑154所述的主题包括：其中，所接收的光子是作为正弦波被接收的。[0299] 在示例156中，根据示例151‑155所述的主题包括：其中，所接收的光子是作为方波被接收的。[0300] 在示例157中，根据示例151‑156所述的主题包括：其中，所述光子计数来源于破坏性干扰，并且其中，尽管存在所述破坏性干扰仍执行解复用所述第一数据流和第二数据流。[0301] 在示例158中，根据示例151‑157所述的主题包括：其中，所述光子是通过单根光纤纤维接收的。[0302] 在示例159中，根据示例151‑158所述的主题包括：其中，第一光源用于发送所述第一数据流并且第二光源用于发送所述第二数据流。[0303] 在示例160中，根据示例151‑159所述的主题包括：其中，所述用于解复用的单元包括：用于通过将所述光子计数作为输入应用于至少一个检测模型，在不使用连续干扰消除并且不对信号进行再调制的情况下，对来自所述光通信信道的第一数据流和第二数据流进行解复用的单元。[0304] 实施例161是一种用于使用光来发送数据的系统，所述系统包括：第一光源，其被配置为：通过第一光通信路径以第一功率电平且在第一波长上向接收机发送第一数据流；以及第二光源，其被配置为：通过所述第一光通信路径以与所述第一功率电平不同的第二功率电平且在第一波长上与所述第一光源的所述第一数据流的传输同时向所述接收机发送第二数据流。[0305] 在示例162中，根据示例161所述的主题包括：其中，所述第一光通信路径是单根光纤纤维。[0306] 在示例163中，根据示例161‑162所述的主题包括：其中，当所述第一和第二光源二者都被激活时，至少部分地相互干扰。[0307] 在示例164中，根据示例161‑163所述的主题包括：接收机，被配置为接收所述第一和第二数据流并利用多个检测模型来恢复所述第一数据流和所述第二数据流。[0308] 在示例165中，根据示例164所述的主题包括：其中，当所述第一光源和所述第二光源二者都被激活时，至少有时在所述第一光通信路径上相互干扰，并且其中，所述多个检测模型被配置为考虑干扰，并且其中，所述接收机被配置为：尽管存在干扰，但恢复所述第一和第二数据流。[0309] 在示例166中，根据示例164‑165所述的主题包括：其中，所述接收机被配置为：通过将接收到的光子的光子计数输入到所述多个检测模型来恢复所述第一和第二数据流。[0310] 在示例167中，根据示例166所述的主题包括：其中，所述多个检测模型中的至少一个是泊松概率分布。[0311] 在示例168中，根据示例166‑167所述的主题包括：其中，所述多个检测模型中的至少一个检测模型是受监督学习神经网络模型。[0312] 在示例169中，根据示例166‑168所述的主题包括：其中，所述多个检测模型中的至少两个检测模型具有不同的检测范围。[0313] 在示例170中，根据示例166‑169所述的主题包括：其中，所述接收机被配置为通过以下操作来恢复所述第一和第二数据流：向所述多个检测模型提交光子计数，所述多个检测模型中的每个检测模型对应于所述第一和第二数据流的比特分配；以及向所述第一数据流和所述第二数据流分配值，所述值等于在给定光子计数情况下产生最高概率的所述检测模型的相应比特分配。[0314] 在示例171中，根据示例166‑170所述的主题包括：其中，所述接收机被配置为：指示所述第一和第二光源发送多个训练序列，所述接收机还被配置为：根据所述训练序列确定所述多个检测模型。[0315] 在示例172中，根据示例166‑171所述的主题包括：其中，所述接收机被配置为：向所述第一和第二光源传送功率电平分配方案，所述功率电平分配方案指定所述第一和第二光源在多个阶段使用的功率电平，包括所述第一光源在其中以所述第一功率电平进行发送并且所述第二光源在其中以所述第二功率电平进行发送的阶段。[0316] 在示例173中，根据示例161‑172所述的主题包括：其中，所述第一光源和第二光源包含在相同的计算设备中。[0317] 在示例174中，根据示例161‑173所述的主题包括：其中，所述第一光源包含在第一计算设备中并且第二光源包含在第二计算设备中。[0318] 在示例175中，根据示例161‑174所述的主题包括：其中，所述第一光源的控制器被配置为：从所述接收机接收指示所述第一功率电平的指令。[0319] 在示例176中，根据示例161‑175所述的主题包括：其中，所述第一光源的控制器和所述第二光源的控制器被配置为：向所述接收机发送训练序列。[0320] 在示例177中，根据示例161‑176所述的主题包括：其中，所述第一光源和所述第二光源被配置为是时间同步的，并且同时发送所述第一和第二数据流的相应比特。[0321] 在示例178中，根据示例161‑177所述的主题包括：其中，所述第一光源被配置为发送正弦波形。[0322] 在示例179中，根据示例161‑178所述的主题包括：其中，所述第一光源被配置为发送方波波形。[0323] 在示例180中，根据示例161‑179所述的主题包括：其中，所述第一光源是发光二极管(LED)。[0324] 示例181是一种用于通过光通信路径同时传输多个数据流的方法，所述方法包括：在第一光源的控制器处：与第二光源的控制器或与接收机协调以确定第一功率电平；以及根据调制方案以所述第一功率电平以第一波长选择性地激活第一光源以便向所述接收机发送第一数据流的数据，所述第一数据流的数据的每个比特在与第二数据流的数据的对应比特相同的时隙中发送，所述第二数据流是通过根据所述调制方案以所述第一波长和以第二功率电平选择性地激活的第二光源跨所述光通信路径发送的。[0325] 在示例182中，根据示例181所述的主题包括：其中，所述光通信路径是单根光纤纤维。[0326] 在示例183中，根据示例181‑182所述的主题包括：其中，所述光通信路径是所述第一和第二光源与所述接收机的光子检测器之间的不通过玻璃纤维的路径。[0327] 在示例184中，根据示例181‑183所述的主题包括：其中，与所述第二光源的所述控制器或与所述接收机协调以确定第一功率电平包括：选择功率电平分配方案并从所选择的功率电平分配方案中确定所述第一功率电平。[0328] 在示例185中，根据示例184所述的主题包括：其中，从所选择的功率电平分配方案中确定所述第一功率电平包括：识别当前阶段，并且基于所述当前阶段，从所述功率电平分配方案中识别所述第一功率电平。[0329] 在示例186中，根据示例185所述的主题包括：其中，所述当前阶段与当前时隙相关。[0330] 在示例187中，根据示例181‑186所述的主题包括：其中，所述调制方案产生正弦波形。[0331] 在示例188中，根据示例181‑187所述的主题包括：其中，所述调制方案产生方波波形。[0332] 在示例189中，根据示例181‑188所述的主题包括：其中，所述第一光源线源和所述第二光源在不同的设备处。[0333] 在示例190中，根据示例181‑189所述的主题包括：其中，所述第一光源和所述第二光源在相同的设备上。[0334] 在示例191中，根据示例181‑190所述的主题包括：其中，所述方法还包括：在功率电平分配方案的后续阶段，以所述第二功率电平选择性地激活所述第一光源，并且其中，所述第二光源是以所述第一功率电平选择性地激活的。[0335] 在示例192中，根据示例181‑191所述的主题包括：其中，所述调制方案在所述第一数据流的比特值为1时激活所述第一光源，而当所述第一数据流的比特值为0时不激活所述第一光源。[0336] 示例193是一种用于通过光通信路径同时传输多个数据流的设备，所述设备包括：第一光源的控制器，其被配置为执行包括以下的操作：与第二光源的控制器或与接收机协调以确定第一功率电平；以及根据调制方案以所述第一功率电平以第一波长选择性地激活第一光源以便向所述接收机发送第一数据流的数据，所述第一数据流的数据的每个比特在与第二数据流的数据的对应比特相同的时隙中发送，所述第二数据流是通过根据所述调制方案以所述第一波长和以第二功率电平选择性地激活的第二光源跨所述光通信路径发送的。[0337] 在示例194中，根据示例193所述的主题包括：其中，所述光通信路径是单根光纤纤维。[0338] 在示例195中，根据示例193‑194所述的主题包括：其中，所述光通信路径是所述第一和第二光源与所述接收机的光子检测器之间的不通过玻璃纤维的路径。[0339] 在示例196中，根据示例193‑195所述的主题包括：其中，与所述第二光源的所述控制器或与所述接收机协调以确定第一功率电平的操作包括：选择功率电平分配方案并从所选择的功率电平分配方案中确定所述第一功率电平。[0340] 在示例197中，根据示例196所述的主题包括：其中，从所选择的功率电平分配方案中确定所述第一功率电平的操作包括：识别当前阶段，并且基于所述当前阶段，从所述功率电平分配方案中识别所述第一功率电平。[0341] 在示例198中，根据示例197所述的主题包括：其中，所述当前阶段与当前时隙相关。[0342] 在示例199中，根据示例193‑198所述的主题包括：其中，所述调制方案产生正弦波形。[0343] 在示例200中，根据示例193‑199所述的主题包括：其中，所述调制方案产生方波波形。[0344] 在示例201中，根据示例193‑200所述的主题包括：其中，所述第一光源线源和所述第二光源在不同设备处。[0345] 在示例202中，根据示例193‑201所述的主题包括：其中，所述第一光源和所述第二光源在相同设备上。[0346] 在示例203中，根据示例193‑202所述的主题包括：其中，所述操作还包括：在功率电平分配方案的后续阶段，以所述第二功率电平选择性地激活所述第一光源，并且其中，所述第二光源是以所述第一功率电平选择性地激活的。[0347] 在示例204中，根据示例193‑203所述的主题包括：其中，所述调制方案在所述第一数据流的比特值为1时激活所述第一光源，而当所述第一数据流的比特值为0时不激活所述第一光源。[0348] 示例205是一种机器可读介质，其存储用于通过光通信路径同时传输多个数据流的指令，当由第一光源处的机器执行时，所述指令使所述机器执行包括下列各项的操作：与第二光源的控制器或与接收机协调以确定第一功率电平；以及根据调制方案以所述第一功率电平以第一波长选择性地激活第一光源以便向所述接收机发送第一数据流的数据，所述第一数据流的数据的每个比特在与第二数据流的数据的对应比特相同的时隙中发送，所述第二数据流是通过根据所述调制方案以所述第一波长和以第二功率电平选择性地激活的第二光源跨所述光通信路径发送的。[0349] 在示例206中，根据示例205所述的主题包括：其中，所述光通信路径是单根光纤纤维。[0350] 在示例207中，根据示例205‑206所述的主题包括：其中，所述光通信路径是所述第一和第二光源与所述接收机的光子检测器之间的不通过玻璃纤维的路径。[0351] 在示例208中，根据示例205‑207所述的主题包括：其中，与所述第二光源的所述控制器或与所述接收机协调以确定第一功率电平的操作包括：选择功率电平分配方案并从所选择的功率电平分配方案中确定所述第一功率电平。[0352] 在示例209中，根据示例208所述的主题包括：其中，从所选择的功率电平分配方案中确定所述第一功率电平的操作包括：识别当前阶段，并且基于所述当前阶段，从所述功率电平分配方案中识别所述第一功率电平。[0353] 在示例210中，根据示例209所述的主题包括：其中，所述当前阶段与当前时隙相关。[0354] 在示例211中，根据示例205‑210所述的主题包括：其中，所述调制方案产生正弦波形。[0355] 在示例212中，根据示例205‑211所述的主题包括：其中，所述调制方案产生方波波形。[0356] 在示例213中，根据示例205‑212所述的主题包括：其中，所述第一光源和所述第二光源在不同的设备处。[0357] 在示例214中，根据示例205‑213所述的主题包括：其中，所述第一光源和所述第二光源在相同的设备上。[0358] 在示例215中，根据示例205‑214所述的主题包括：其中，所述操作还包括：在功率电平分配方案的后续阶段，以所述第二功率电平选择性地激活所述第一光源，并且其中，所述第二光源是以所述第一功率电平选择性地激活的。[0359] 在示例216中，根据示例205‑215所述的主题包括：其中，所述调制方案在所述第一数据流的比特值为1时激活所述第一光源，而当所述第一数据流的比特值为0时不激活所述第一光源。[0360] 示例217是一种用于通过光通信路径同时传输多个数据流的设备，所述设备包括：在第一光源的控制器处：用于与第二光源的控制器或与接收机协调以确定第一功率电平的单元；以及用于根据调制方案以所述第一功率电平以第一波长选择性地激活第一光源以便向所述接收机发送第一数据流的数据的单元，所述第一数据流的数据的每个比特在与第二数据流的数据的对应比特相同的时隙中发送，所述第二数据流是通过根据所述调制方案以所述第一波长和以第二功率电平选择性地激活的第二光源跨所述光通信路径发送的。[0361] 在示例218中，根据示例217所述的主题包括：其中，所述光通信路径是单根光纤纤维。[0362] 在示例219中，根据示例217‑218所述的主题包括：其中，所述光通信路径是所述第一和第二光源与所述接收机的光子检测器之间的不通过玻璃纤维的路径。[0363] 在示例220中，根据示例217‑219所述的主题包括：其中，与所述第二光源的所述控制器或与所述接收机协调以确定第一功率电平的所述单元包括：用于选择功率电平分配方案的单元，以及用于从所选择的功率电平分配方案中确定所述第一功率电平的单元。[0364] 在示例221中，根据示例220所述的主题包括：其中，用于从所选择的功率电平分配方案中确定所述第一功率电平的所述单元包括：用于识别当前阶段，并且基于所述当前阶段，从所述功率电平分配方案中识别所述第一功率电平的单元。[0365] 在示例222中，根据示例221所述的主题包括：其中，所述当前阶段与当前时隙相关。[0366] 在示例223中，根据示例217‑222所述的主题包括：其中，所述调制方案产生正弦波形。[0367] 在示例224中，根据示例217‑223所述的主题包括：其中，所述调制方案产生方波波形。[0368] 在示例225中，根据示例217‑224所述的主题包括：其中，所述第一光源和所述第二光源在不同的设备处。[0369] 在示例226中，根据示例217‑225所述的主题包括：其中，所述第一光源和所述第二光源在相同的设备上。[0370] 在示例227中，根据示例217‑226所述的主题包括：其中，所述设备还包括：在功率电平分配方案的后续阶段，用于以所述第二功率电平选择性地激活所述第一光源的单元，并且其中，所述第二光源是以所述第一功率电平选择性地激活的。[0371] 在示例228中，根据示例217‑227所述的主题包括：其中，所述调制方案在所述第一数据流的比特值为1时激活所述第一光源，而当所述第一数据流的比特值为0时不激活所述第一光源。[0372] 示例229是一种用于在接收机处接收光信号的方法，所述方法包括：使用硬件处理电路：确定在检测时段期间并且对于特定光频率撞击光子检测器的光子计数，所述光子是从在所述检测时段期间以相同频率并且跨相同的光通信路径向所述光子检测器发送的相应第一和第二比特流的传输产生的；以及基于所述光子计数，根据多个光子计数决策区域确定针对所述第一比特流的第一比特值分配和针对所述第二比特流的第二比特值分配，所述多个光子计数决策区域中的每个区域对应于所述第一和第二比特流的相应比特值分配，并且其中，所述多个光子计数决策区域中的第一决策区域与所述多个光子计数决策区域中的第二决策区域具有不同的决策范围。[0373] 在示例230中，根据示例229所述的主题包括：其中，所述多个光子计数决策区域的决策范围包括产生大于预定最小阈值的概率的光子计数。[0374] 在示例231中，根据示例230所述的主题包括：其中，基于所述光子计数，使用多个光子计数决策区域确定针对第一比特流的第一比特值分配和针对第二比特流的第二比特值分配包括：针对所述多个光子计数决策区域中的每个区域，确定给定光子计数的概率；针对给定的光子计数，选择具有最大概率的光子计数决策区域；以及将与和所选择的光子计数决策区域相对应的比特分配相一致的值分配给第一和第二比特流。[0375] 在示例232中，根据示例231所述的主题包括：其中，所述多个光子计数决策区域是从在训练时段期间在所述接收机处接收的多个平均光子计数创建的泊松概率分布。[0376] 在示例233中，根据示例229‑232所述的主题包括：使用训练过程来更新所述多个光子计数决策区域，其中，所述训练过程改变所述多个光子计数决策区域中的至少一个区域的范围。[0377] 在示例234中，根据示例229‑233所述的主题包括：指示第一光源以第一功率电平进行发送并且指示第二光源以第二功率电平进行发送。[0378] 在示例235中，根据示例229‑234所述的主题包括：其中，所述光通信路径是单根光纤纤维。[0379] 在示例236中，根据示例229‑235所述的主题包括：其中，所述光通信路径是发送所述第一比特流的第一发射机与所述接收机的光子检测器的空间对齐，以及发送所述第二比特流的第二发射机与所述光子检测器的空间对齐。[0380] 示例237是一种用于接收光信号的设备，所述设备包括：硬件处理电路，其被配置为执行包括下列各项的操作：确定在检测时段期间并且对于特定光频率撞击光子检测器的光子计数，所述光子是从在所述检测时段期间以相同频率并且跨相同的光通信路径向所述光子检测器发送的相应第一和第二比特流的传输产生的；以及基于所述光子计数，根据多个光子计数决策区域确定针对所述第一比特流的第一比特值分配和针对所述第二比特流的第二比特值分配，所述多个光子计数决策区域中的每个区域对应于所述第一和第二比特流的相应比特值分配，并且其中，所述多个光子计数决策区域中的第一决策区域与所述多个光子计数决策区域中的第二决策区域具有不同的决策范围。[0381] 在示例238中，根据示例237所述的主题包括：其中，所述多个光子计数决策区域的决策范围包括产生大于预定最小阈值的概率的光子计数。[0382] 在示例239中，根据示例238所述的主题包括：其中，基于所述光子计数，使用多个光子计数决策区域确定针对第一比特流的第一比特值分配和针对第二比特流的第二比特值分配的操作包括：针对所述多个光子计数决策区域中的每个区域，确定给定光子计数的概率；针对给定的光子计数，选择具有最大概率的光子计数决策区域；以及将与和所选择的光子计数决策区域相对应的比特分配相一致的值分配给第一和第二比特流。[0383] 在示例240中，根据示例239所述的主题包括：其中，所述多个光子计数决策区域是从在训练时段期间在所述接收机处接收的多个平均光子计数创建的泊松概率分布。[0384] 在示例241中，根据示例237‑240所述的主题包括：其中，所述操作还包括：使用训练过程来更新所述多个光子计数决策区域，其中，所述训练过程改变所述多个光子计数决策区域中的至少一个区域的范围。[0385] 在示例242中，根据示例237‑241所述的主题包括：其中，所述操作还包括：指示第一光源以第一功率电平进行发送并且指示第二光源以第二功率电平进行发送。[0386] 在示例243中，根据示例237‑242所述的主题包括：其中，所述光通信路径是单根光纤纤维。[0387] 在示例244中，根据示例237‑243所述的主题包括：其中，所述光通信路径是发送所述第一比特流的第一发射机与所述接收机的光子检测器的空间对齐，以及发送所述第二比特流的第二发射机与所述光子检测器的空间对齐。[0388] 示例245是一种用于接收光信号的机器可读介质，其存储指令，当由机器执行时，所述指令使所述机器执行包括下列各项的操作：确定在检测时段期间并且对于特定光频率撞击光子检测器的光子计数，所述光子是从在所述检测时段期间以相同频率并且跨相同的光通信路径向所述光子检测器发送的相应第一和第二比特流的传输产生的；以及基于所述光子计数，根据多个光子计数决策区域确定针对所述第一比特流的第一比特值分配和针对所述第二比特流的第二比特值分配，所述多个光子计数决策区域中的每个区域对应于针对所述第一和第二比特流的相应比特值分配，并且其中，所述多个光子计数决策区域中的第一决策区域与所述多个光子计数决策区域中的第二决策区域具有不同的决策范围。[0389] 在示例246中，根据示例245所述的主题包括：其中，所述多个光子计数决策区域的决策范围包括产生大于预定最小阈值的概率的光子计数。[0390] 在示例247中，根据示例246所述的主题包括：其中，基于所述光子计数，使用多个光子计数决策区域确定针对第一比特流的第一比特值分配和针对第二比特流的第二比特值分配的所述操作包括：针对所述多个光子计数决策区域中的每个区域，确定给定光子计数的概率；针对给定的光子计数，选择具有最大概率的光子计数决策区域；以及将与和所选择的光子计数决策区域相对应的比特分配相一致的值分配给第一和第二比特流。[0391] 在示例248中，根据示例247所述的主题包括：其中，所述多个光子计数决策区域是从在训练时段期间在所述接收机处接收的多个平均光子计数创建的泊松概率分布。[0392] 在示例249中，根据示例245‑248所述的主题包括：其中，所述操作还包括：使用训练过程来更新所述多个光子计数决策区域，其中，所述训练过程改变所述多个光子计数决策区域中的至少一个区域的范围。[0393] 在示例250中，根据示例245‑249所述的主题包括：其中，所述操作还包括：指示第一光源以第一功率电平进行发送并且指示第二光源以第二功率电平进行发送。[0394] 在示例251中，根据示例245‑250所述的主题包括：其中，所述光通信路径是单根光纤纤维。[0395] 在示例252中，根据示例245‑251所述的主题包括：其中，所述光通信路径是发送所述第一比特流的第一发射机与所述接收机的光子检测器的空间对齐，以及发送所述第二比特流的第二发射机与所述光子检测器的空间对齐。[0396] 示例253是一种用于接收光信号的设备，所述设备包括：用于确定在检测时段期间并且对于特定光频率撞击光子检测器的光子计数的单元，所述光子是从在所述检测时段期间以相同频率并且跨相同的光通信路径向所述光子检测器发送的相应第一和第二比特流的传输产生的；以及用于基于所述光子计数，根据多个光子计数决策区域确定针对所述第一比特流的第一比特值分配和针对所述第二比特流的第二比特值分配的单元，所述多个光子计数决策区域中的每个区域对应于针对所述第一和第二比特流的相应比特值分配，并且其中，所述多个光子计数决策区域中的第一决策区域与所述多个光子计数决策区域中的第二决策区域具有不同的决策范围。[0397] 在示例254中，根据示例253所述的主题包括：其中，所述多个光子计数决策区域的决策范围包括产生大于预定最小阈值的概率的光子计数。[0398] 在示例255中，根据示例254所述的主题包括：其中，用于基于所述光子计数，使用多个光子计数决策区域确定针对第一比特流的第一比特值分配和针对第二比特流的第二比特值分配的所述单元包括：用于针对所述多个光子计数决策区域中的每个区域，确定给定光子计数的概率的单元；用于针对给定的光子计数，选择具有最大概率的光子计数决策区域的单元；以及用于将与和所选择的光子计数决策区域相对应的比特分配相一致的值分配给第一和第二比特流的单元。[0399] 在示例256中，根据示例255所述的主题包括：其中，所述多个光子计数决策区域是从在训练时段期间在所述接收机处接收的多个平均光子计数创建的泊松概率分布。[0400] 在示例257中，根据示例253‑256所述的主题包括：用于使用训练过程来更新所述多个光子计数决策区域的单元，其中，所述训练过程改变所述多个光子计数决策区域中的至少一个区域的范围。[0401] 在示例258中，根据示例253‑257所述的主题包括：用于指示第一光源以第一功率电平进行发送并且指示第二光源以第二功率电平进行发送的单元。[0402] 在示例259中，根据示例253‑258所述的主题包括：其中，所述光通信路径是单根光纤纤维。[0403] 在示例260中，根据示例253‑259所述的主题包括：其中，所述光通信路径是发送所述第一比特流的第一发射机与所述接收机的光子检测器的空间对齐，以及发送所述第二比特流的第二发射机与所述光子检测器的空间对齐。[0404] 示例261是至少一种机器可读介质，其包括指令，所述指令在由处理电路执行时使所述处理电路执行操作以实现示例1‑260中的任何一个示例。[0405] 示例262是一种包括用于实现示例1‑260中的任何一个示例的单元的装置。[0406] 示例263是一种用于实现示例1‑260中的任何一个示例的系统。[0407] 示例264是一种用于实现示例1‑260中的任何一个示例的方法。

专利地区：美国

专利申请日期：2020-03-24

专利公开日期：2024-07-26

专利公告号：CN113692715B