-
公开(公告)号:CN113938624A
公开(公告)日:2022-01-14
申请号:CN202111201996.9
申请日:2021-10-15
IPC分类号: H04N5/357
摘要: 本发明公开了一种多载波系统中载波串扰与偏振串扰联合补偿方法,通过采用三个自适应滤波器将相邻子载波进行频率移位得到的信号与同频率不同偏振的另一信号共同对原信号进行载波串扰补偿和偏振模色散补偿,并且滤波器的抽头系数随着信号的输入不断更新,通过每个滤波器不同的抽头系数比例对原信号进行恢复,可以很有效的消除原信号的频谱串扰和偏振模色散干扰。基于本发明提出的对载波间串扰和偏振模色散联合补偿方法,可以有效地提升发送信号的频谱效率,提高在光纤中传输的距离,有效地增大接收端的信噪比和减小误码率。在高速率高密集多载波的光纤传输系统中有重要的应用前景。
-
公开(公告)号:CN111277321B
公开(公告)日:2021-10-19
申请号:CN202010093631.8
申请日:2020-02-14
发明人: 忻向军 , 刘博 , 张琦 , 刘情嫄 , 高然 , 陶滢 , 田凤 , 田清华 , 张丽佳 , 张伟 , 沈宇飞 , 曹桂兴 , 刘乃金 , 陈东 , 王拥军 , 杨雷静 , 高梓贺 , 陈特
IPC分类号: H04B7/185
摘要: 本发明实施例提供了一种卫星通信系统及方法,上述系统包括:低轨道卫星LEO网络、中轨道卫星MEO网络和高轨道卫星GEO网络,其中:GEO网络,用于与MEO网络之间进行数据传输;MEO网络,用于分别与GEO网络和LEO网络之间进行数据传输;LEO网络,用于分别与MEO网络和地面通信通络之间进行数据传输。采用本发明实施例提供的卫星通信系统,可以通过GEO网络、MEO网络和LEO网络所包括的较少数量的卫星实现较大面积的通信覆盖,并且,通过多层卫星网络的所包括的较少数量的卫星实现了减少卫星网络节点数量,降低了路由切换的频繁程度,这也在一定程度上减小了卫星通信系统的传输时延。
-
公开(公告)号:CN112995804A
公开(公告)日:2021-06-18
申请号:CN202011593781.1
申请日:2020-12-29
IPC分类号: H04Q11/00
摘要: 本发明实施例提供了一种光交换方法、装置及系统。方案如下:输入端AWG在接收到第一光信号时,将不同波长的第二光信号分别传输至AOWC阵列中的各AOWC;AOWC根据光纤分发网与第一输出端AWG阵列中每一输出端AWG之间的信道的导通情况,对第二光信号进行波长转换,得到第三光信号;光纤分发网将第三光信号传输至第一输出端AWG阵列中的每一输出端AWG;输出端AWG在第三光信号的波长与该输出端AWG的输入端所支持的目标波长匹配时,输出接收到的第三光信号;其中,第一输出端AWG阵列中的每一输出端AWG的输入端所支持的目标波长均不相同。通过本发明实施例提供的技术方案,有效降低了光交换节点的部署成本。
-
公开(公告)号:CN111585739B
公开(公告)日:2021-05-04
申请号:CN202010364311.1
申请日:2020-04-30
申请人: 北京邮电大学 , 中国联合网络通信有限公司网络技术研究院 , 北京理工大学
IPC分类号: H04L7/02
摘要: 本发明实施例提供了一种相位调整方法及装置,涉及通信技术领域,其中,上述方法包括:根据待调整信号中各个采样时间点对应的信号点的信号值,确定幅值低于预设幅值的信号点,其中,信号值表征信号点的幅值与相位值,提高所确定信号点的幅值,根据待调整信号中各个信号点的信号值,预测基准相位差,其中,基准相位差表示:信号发送端向信号接收端发送的原始信号与待调整信号之间的相位差异。根据预测得到的基准相位差,对幅值调整之前的待调整信号中各个信号点的相位进行调整。应用本发明实施例提供的方案进行相位调整,可以提高相位调整的结果的准确度。
-
公开(公告)号:CN112165442A
公开(公告)日:2021-01-01
申请号:CN202011135345.X
申请日:2020-10-21
申请人: 北京邮电大学 , 中国联合网络通信有限公司研究院 , 北京理工大学
摘要: 本发明提供了一种自适应加权的几何整形方法及装置,涉及光通信的技术领域,包括:先确定调制阶数,并基于调制阶数对QAM星座图进行初始化,得到初始化后的同心正六边形QAM星座图;然后将发射信号映射为第一星座点,并记录第一星座点的坐标;再基于第一星座点的坐标和设定的光纤传输距离确定自适应加权因子;最后基于自适应加权因子和第一星座点的坐标,生成几何整形QAM星座图,以根据几何整形QAM星座图对发射信号进行映射调制,生成几何整形QAM信号。本发明可以使产生的几何整形QAM信号大大减少在传输过程中受到的克尔非线性效应引起的失真,有效增加光纤传输距离,且具有较低的算法复杂度。
-
公开(公告)号:CN111800194A
公开(公告)日:2020-10-20
申请号:CN202010576534.4
申请日:2020-06-22
申请人: 北京理工大学
IPC分类号: H04B10/2543 , H04L27/34
摘要: 本发明涉及一种针对少模多芯OAM光纤传输概率分布的非线性补偿方法,属于光纤通信技术领域。本发明公开的一种针对少模多芯OAM光纤传输概率分布的非线性补偿方法。涉及光纤通信相关理论及原理。该方法针对OAM光纤传输的概率分布特点,对信号进行非线性损伤补偿,与采用传统的非线性补偿算法相比,大大降低了计算复杂度降低其计算复杂度,使其接近实际系统的需要,从而实现复杂度低、精度高的非线性补偿方法。
-
公开(公告)号:CN118631627A
公开(公告)日:2024-09-10
申请号:CN202410754576.0
申请日:2024-06-12
申请人: 北京理工大学 , 中国电信集团卫星通信有限公司
IPC分类号: H04L27/26
摘要: 本发明公开的低信噪比环境下宽带无线传输的时域分散调制解调方法,属于通信技术领域。本发明实现方法为:发送端采用深度学习将基带数据信号调制到微波载波上,通过数模转换器生成微波中频信号。调制后的微波中频信号通过高频器件变频器转换为毫米波信号,并通过天线发射。在接收端,天线接收到的毫米波信号首先通过毫米波微波变频器再次转换为微波中频信号。利用模数转换器对该微波中频信号进行采样,并输入到用于将空口接收到的包含多元时间序列相位变化的射频信号转换为解调后信息比特概率向量的深度学习模型,在基于深度学习模型实现时域分散解调器中进行解调处理,恢复出原始的数据信号,实现低信噪比环境下宽带无线传输的时域分散调制解调。
-
公开(公告)号:CN118605016A
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202410601775.8
申请日:2024-05-15
摘要: 本发明公开的一种基于全光衍射神经网络的光纤图像显示恢复方法,属于光信号处理领域。本发明实现方法为:搭建光纤成像系统光路,在空间光调制器上展示待传输的图像,用CCD相机采集光纤输出的散斑;将L个板上N×N元素对穿过其的光线的相位调制参数设置为用于学习的参数矩阵,当光波经过衍射板,其输出都被视作一个经过板上对应参数相位调制的子光源,板间过程以菲涅尔衍射过程作为物理模型在计算机进行训练,训练过程采取学习率衰减的优化方法加快收敛,得到能够从散斑恢复出原图像的参数矩阵;根据训练好的衍射神经网络模型参制作衍射神经板,将制作的全光衍射板放置于分束器与CCD相机之间,基于全光衍射神经网络从光域直接实现光纤图像显示恢复。
-
公开(公告)号:CN115549780B
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202211046179.5
申请日:2022-08-30
申请人: 北京邮电大学 , 北京理工大学 , 江苏雅泰歌思通讯技术有限公司 , 雅泰歌思(上海)通讯科技有限公司
IPC分类号: H04B10/079 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045
摘要: 本申请提供一种光通信网络性能参数监测方法及装置,方法包括:获取光通信系统接收端接收的目标偏振相干光原始信号;将目标偏振相干光原始信号输入预设的时空特征网络,以使该时空特征网络输出目标偏振相干光原始信号对应的调制格式和光信噪比,以将该调制格式和光信噪比作为当前光通信网络性能参数监测结果。本申请能够有效缩短光通信网络性能参数监测所需的时间,提高光通信网络性能参数监测的效率及实时性;同时能够保证光通信网络性能参数监测结果的识别准确性,进而能够满足光通信系统进行光通信网络性能参数监测的实时性和高精度的要求。
-
公开(公告)号:CN114126019B
公开(公告)日:2024-04-23
申请号:CN202111444691.0
申请日:2021-11-30
申请人: 北京邮电大学 , 北京理工大学 , 中国电子信息产业集团有限公司第六研究所
IPC分类号: H04W52/02 , H04W72/52 , H04B10/2575 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要: 本发明涉及一种基于能效优化的前传光网络动态资源映射方法及系统。该方法包括:收集远端射频节点的历史流量数据;根据所述历史流量数据,训练深度学习中的长短期记忆网络模型,预测每个所述远端射频节点的下一时间节点的流量负载情况;根据所述流量负载情况,以最小化系统总能耗为目标,动态调整下一时间节点的基带处理池和远端射频节点之间的前传光链路的连接关系;所述最小化系统总能耗包括基带处理池的固有能耗、所述基带处理池执行基带信号处理过程中产生的能耗以及切换产生的能耗。本发明能够降低整个前传光链路的系统总能耗以及提高基带处理池资源利用率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-