一种光纤非线性均衡方法、系统、电子设备及介质

    公开(公告)号:CN116155384A

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN202310195665.1

    申请日:2023-03-03

    Abstract: 本发明公开了一种光纤非线性均衡方法、系统、电子设备及介质,涉及光纤通信技术领域,该方法包括:获取目标码元序列;目标码元序列为接收端收到的待测试接收光信号的码元序列;采用微扰理论构造目标码元序列中各个符号的微扰三重积特征值,得到目标特征值集合;将目标特征值集合输入均衡器模型中,得到目标码元序列均衡后的数据类别;其中,均衡器模型是采用训练数据对复值全连接神经网络进行训练得到的。本发明能得到更贴近真实值的均衡器模型,提升光纤信号非线性均衡的性能。

    一种卷积神经网络光纤均衡器生成方法及系统

    公开(公告)号:CN114124223B

    公开(公告)日:2023-05-12

    申请号:CN202111422345.2

    申请日:2021-11-26

    Abstract: 本发明涉及一种卷积神经网络光纤均衡器生成方法及系统,方法包括:获取接收端采集的发射端数据和不同光信噪比数据;利用特征工程分别对所述发射端数据和所述不同光信噪比数据进行特征构建,得到源数据加权特征向量和目标数据加权特征向量;利用所述源数据加权特征向量对卷积神经网络进行训练,得到源模型;根据所述源模型利用迁移学习法得到初始目标模型;利用所述目标数据加权特征向量对所述初始目标模型进行训练,得到卷积神经网络光纤均衡器。本发明能够实现在不同的光纤链路环境中快速生成神经网络均衡器。

    一种针对随机特性的贝叶斯神经网络非线性均衡方法

    公开(公告)号:CN116015458A

    公开(公告)日:2023-04-25

    申请号:CN202211595824.9

    申请日:2022-12-12

    Abstract: 本发明公开的一种针对随机特性的贝叶斯神经网络非线性均衡方法,属于光纤通信技术领域。本发明对模分复用光纤通信系统的非线性进行推导,通过拟合模分复用光纤通信系统非线性特性进行数据采集;将贝叶斯神经网络模型中的参数初始化为标准正态分布,根据不同输入信号自适应贝叶斯神经网络非线性均衡模型的权重和偏差,通过变分学习找到使KL散度最小化的变分参数;基于训练好的贝叶斯神经网络非线性均衡模型,准确识别出不同情况下传输的不同信号的误码率特性,通过非线性均衡处理实现高准确度的数据恢复,有效缓解信号在光纤传输过程中受到的光纤非线性效应的影响,提升通信系统在不同工况下的鲁棒性。本发明还具有泛化能力强、复杂度低的优点。

    端面耦合器
    179.
    发明授权

    公开(公告)号:CN114460682B

    公开(公告)日:2023-04-14

    申请号:CN202011241217.3

    申请日:2020-11-09

    Abstract: 本发明提供一种端面耦合器,包括硅衬底、埋氧层和二氧化硅包层,二氧化硅包层内设有:条形中心波导,条形中心波导包括第一波导段和第二波导段,第一波导段和第二波导段端部相接;两个平板波导,各平板波导的几何中心线均与第一波导段的几何中心线平行设置,每个平板波导的几何中心线与第一波导段的几何中心线之间具有第一距离;两个辅助波导,各辅助波导的几何中心线均与第一波导段的几何中心线平行设置,每个辅助波导的几何中心线与第一波导段的几何中心线之间具有第二距离;条形中心波导的折射率大于各平板波导及各辅助波导的折射率,以形成与光纤模场相匹配的波导模场。该端面耦合器减小了光纤与波导之间的模场匹配损耗,提高了耦合效率。

    新型阵列涡旋光束对微观粒子分级筛选的方法及系统

    公开(公告)号:CN111028974B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN201911254181.X

    申请日:2019-12-06

    Abstract: 本发明提出了新型阵列涡旋光束对微观粒子分级筛选的方法及系统,系统将激光器产生的激光束经匀光板得到一束均匀的等强度光束,再通过透镜组将均匀光束准直扩束,扩束后的均匀光束垂直入射光孔阵列板上,得到等强度均匀光阵列,通过光孔出射后的等强度的均匀光阵列入射到由螺旋相位板排布成M行L列的阵列板上,通过差异化设置每列的SPP的高度,得到在不同列位置上具有不同拓扑荷值的出射涡旋光阵列,最后通过透镜阵列,聚焦在远场,得到聚焦涡旋光束阵列的夫琅禾费衍射场,把微流体室放在聚焦涡旋光束阵列的夫琅禾费衍射场范围内。由于在各列位置的涡旋光束具有不同的拓扑荷,因此可根据涡旋光束光场力的差异,对微流体室中微观粒子进行分级筛选。

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