1.一种无源光网络上行传输接收端解调方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建全连接神经网络；

步骤2：获取数据发射单元发出的信号和原始发送数据作为训练数据集，对模型进行训练；

步骤3：将接收到的信号输入步骤2训练完成后的模型中，得到原始数据信号。

2.根据权利要求1所述的一种无源光网络上行传输接收端解调方法，其特征在于，所述全连接神经网络输入层、隐蔽层和输出层；隐藏层采用线性整流函数Relu作为其激活函数；

输出层采用softmax函数。

3.根据权利要求1所述的一种无源光网络上行传输接收端解调方法，其特征在于，所述步骤2中模型训练阶段，首先初始化模型参数，然后最小化损失函数调整模型参数。

4.根据权利要求1所述的一种无源光网络上行传输接收端解调方法，其特征在于，所述数据发射单元对数据做以下处理：发射单元将输入信息进行正交幅度调制，得到调制信息序列；通过子载波映射模块将信号映射到分配的子载波上；将子载波映射后的频域信号进行快速傅里叶反变换，得到时域信号；将正交频分复用OFDM基带信号上变频；通过数模转换将模拟信号调制到光上，得到的QAM-OFDM信号按照光线路终端所分配的时隙发送出去。

5.根据权利要求1所述的一种无源光网络上行传输接收端解调方法，其特征在于，所述步骤3中数据接收后做以下处理：通过光电转换得到模拟电信号，经过模数转换，通过下变频得到OFDM基带信号；将时域信号经过快速傅里叶变换，得到频域信号。

6.根据权利要求1所述的一种无源光网络上行传输接收端解调方法，其特征在于，所述步骤2中获取不同调制格式的信号，分别形成数据训练集，分别对模型进行训练，得到不同参数的模型；步骤3中首先识别接收到信号的调制格式，然后输入对应参数的模型中，得到原始数据信号。