一种数模信号混合传输方法

    公开(公告)号:CN113411131A

    公开(公告)日:2021-09-17

    申请号:CN202110678512.3

    申请日:2021-06-18

    IPC分类号: H04B10/2575

    摘要: 本发明公开了一种数模信号混合传输方法,该方法将多个数字信号及模拟信号置于同一信道内进行传输。传输的数字信号和模拟信号在正交的条件下密集程度越高,传输复用的效率越高。为了约束数字信号与模拟信号进行叠加后的功率引入一种功率约束方法,使得叠加后的信号处于器件的线性放大区域,保证传输条件的稳定。设计一种复数组数字基带信号与模拟射频信号的联合传输方法,将不同类型的信号通过多分配模块进行发射和接收。本发明在接收端采用了数模信号解混合模块,保证了信号在发送和接收时的独立性和信号传输过程中的稳定性、正交性。

    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:CN116015458B

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202211595824.9

    申请日:2022-12-12

    摘要: 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。