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公开(公告)号：CN117579171A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311521882.1
申请日：2023-11-15
Inventor： 张琦 , 忻向军 , 姚海鹏 , 陈洁欣 , 高然 , 叶兵 , 田凤 , 王富 , 刘建国 , 田清华 , 王拥军 , 杨雷静 , 李志沛 , 潘晓龙 , 常欢 , 郭栋 , 周思彤
IPC: H04B10/516 , H04J14/06
Abstract: 本发明公开一种基于子集优化的八维网格编码调制方法及系统，涉及光通信领域，该方法包括利用2D基础星座对原始比特信号序列进行串并变换，构建八维网格编码调制空间以及相应的8D子集；所述2D基础星座为方形QAM；对8D子集进行网格编码调制，完成星座映射；将完成星座映射后的两路信号分别加载到光的X、Y两个偏振上，进行偏振复用，传输至接收端。本发明能够使高速光纤通信获得大量频谱效率增益的同时降低译码复杂度。
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公开(公告)号：CN117354105A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311505108.1
申请日：2023-11-13
Applicant: 北京邮电大学
Inventor： 张琦 , 忻向军 , 姚海鹏 , 赵启涵 , 高然 , 刘博 , 田凤 , 王富 , 叶兵 , 田清华 , 王拥军 , 杨雷静 , 李志沛 , 李欣颖 , 潘晓龙 , 常欢 , 郭栋 , 周思彤 , 田博 , 董泽
IPC: H04L27/00 , G06F18/2411 , H04L27/34
Abstract: 本发明提供了一种PS‑QAM信号调制格式识别方法、系统及设备，涉及通信领域，方法包括：在不同调制格式、整形熵以及信噪比下，对通信系统的历史PS‑QAM信号进行处理，生成历史PS‑QAM识别信号；计算所述历史PS‑QAM识别信号的历史缩放因子以及历史概率中值；根据所述历史缩放因子以及所述历史概率中值训练支持向量机；对待识别的实际PS‑QAM信号进行处理，生成实际PS‑QAM识别信号；计算所述实际PS‑QAM识别信号的实际缩放因子以及实际概率中值；基于所述实际缩放因子以及所述实际概率中值，根据训练后的支持向量机识别所述实际PS‑QAM信号的调制格式以及整形熵。本发明能够在准确识别调制格式的基础上，以低复杂度细粒度地识别信号的整形熵，提高通信系统的灵活性。
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公开(公告)号：CN117078603A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310937017.9
申请日：2023-07-27
Applicant: 北京邮电大学 , 北京理工大学 , 雅泰歌思(上海)通讯科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/80 , G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于改进的YOLO模型的半导体激光芯片损伤探测方法和系统，该方法包括：将半导体激光器芯片的红外热图像输入到YOLO模型中；其中，YOLO模型包含主干提取网络和检测头，检测头包含特征融合模块和损伤探测模块；利用YOLO模型的主干提取网络对红外热图像进行特征提取，得到预设数量个尺寸递减的特征图，从中选取3个，并输入到YOLO模型的特征融合模块中；利用YOLO模型的特征融合模块对选取的三个特征图进行特征融合，得到不同尺寸的第一特征图、第二特征图和第三特征图；YOLO模型的损伤探测模块在不同尺寸的第一特征图、第二特征图和第三特征图中预测半导体激光芯片上的损伤位置和损伤类别。本发明能够聚焦于普通质量的锚框，提高检测器的整体性能。
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公开(公告)号：CN114665971B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202210275510.4
申请日：2022-03-21
IPC: H04B10/50 , H04B10/556 , G06N3/006 , G06N3/126 , G02B27/00
Abstract: 本发明公开的一种用于提高通信容量的多模式叠加光束的产生方法，属于光通信领域。本发明通过多值变异算子对粒子群算法的粒子速度进行自适应的变异操作，设计基于自适应变异粒子群的多模式叠加涡旋光束生成算法，改变传统产生算法中不同OAM模式的初始系数按预期比例赋值的思路，解决叠加模式过多时无法符合预期模式分布的问题，提高涡旋光束中不同OAM模式的均匀性和产生的模式数目，降低与预期功率分布的相关均方根误差系数，提高涡旋光栅的能量转换效率，增加OAM光通信系统中可用的OAM通道数目，同时提高生成迭代算法的迭代速率，进而提高多模式叠加涡旋光束生成产生效率。本发明能够高效、高精度生成多模式叠加涡旋光束。
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公开(公告)号：CN114035300B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202111311955.5
申请日：2021-11-08
IPC: G02B7/28
Abstract: 本发明涉及一种大容量空间光通信链路下基于变焦透镜的自适应校正方法，属于光通信技术领域。在保持变焦透镜和CCD相机距离不变的情况下采集探针光束在后焦面以及各个离焦面的光强分布信息，同时利用改进相位差方法重建传输过程中大气湍流引起的畸变相位信息，从而达到修复畸变OAM光束、提升大容量空间光通信链路性能的目的。本发明所提方法具有算法收敛速度快，校正精度高，实现手段简单的优点，在提高自适应光学系统校正精度的同时，可有效降低自适应光学系统的成本与结构复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116346217A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310595113.X
申请日：2023-05-25
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 雅泰歌思(上海)通讯科技有限公司 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Inventor： 常欢 , 忻向军 , 高然 , 姚海鹏 , 袁梦竹 , 马铭 , 葛洪武 , 黄鑫 , 吴巍 , 张琦 , 董泽 , 郭栋 , 潘晓龙 , 李志沛 , 周思彤 , 刘欣雨 , 朱磊 , 李欣颖 , 王富 , 张文全 , 武瑞德 , 闫景浩
IPC: H04B10/07 , H04B17/391 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开的一种基于深度学习的光通信系统信道构建方法，属于光通信领域。本发明实现方法为：采用条件生成对抗网络构建光通信系统信道，构建包含多组损失函数优化的联合损失函数，多组损失函数包括均方误差损失、对抗损失、平均绝对误差损失。条件生成对抗网络包括生成器和判别器，通过生成器捕获光通信系统收发两端数据分布，并生成具有相同分布的接收端新数据用于混淆判别器；判别器对生成的假数据和真实收端数据鉴别，当判别器达到纳什平衡无法确定其输入来自生成器还是真实数据时，此时条件生成对抗网络中的生成器便能够对光通信系统信道快速准确建模，输出经过复杂损耗的光通信系统接收端数据，提升光通信系统的可靠性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115987404B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310265881.9
申请日：2023-03-20
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 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: H04B10/70 , H04B10/50 , H04B10/516 , H04B10/61
Abstract: 本发明公开的基于预编码和概率整形联合优化生成光子射频信号的方法，属于通信领域。本发明实现方法为:将二进制信息序列拆分为基本层和处理层序列；处理层序列输入分布匹配器生成具有期望概率分布的非均匀符号序列，结合象限位和信息位实现概率整形，并将信息序列经过QAM调制转换为PS‑QAM信号；利用预编码技术对信号的振幅和相位预处理；将调制信号与射频正弦波信号混频后，驱动马赫曾德尔调制器对分布反馈式激光器产生的连续光波实现光载波抑制调制；光毫米波信号经过光纤传输，利用光电探测器拍频获得光子射频信号；光子射频信号经过无线传输，在接收端通过数字信号处理恢复信息序列，实现完整光纤无线融合RoF系统传输。
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公开(公告)号：CN116073910A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211651897.5
申请日：2022-12-21
Applicant: 北京邮电大学
Inventor： 张琦 , 忻向军 , 姚海鹏 , 谢荣桢 , 高然 , 田清华 , 田凤 , 王拥军 , 杨雷静 , 李志沛 , 王富 , 蒋锦坤 , 庞盼娣 , 常欢 , 郭栋 , 张文全 , 武瑞德 , 黄鑫
IPC: H04B10/54 , H04B10/564 , H04L27/04 , H04L27/36
Abstract: 本发明提供了一种比特重构的光信号产生方法,涉及光纤通信系统领域。该方法包括：利用加强相关编码电路对发送端信号进行处理，以得到具有强关联性的信号；根据分区映射单元规则进行星座映射，以得到比特重构后的二进制信息比特；利用光调制，将上述信号进行调制得到比特重构的光信号。应用本发明实施例提供的方法产生的光系统信号，经过光纤信道的传输，在接收端仍旧可以实现较低的误码，有效提升系统传输可靠性，并达到减少系统发送功率的目的。
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公开(公告)号：CN115987394A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211537442.0
申请日：2022-12-01
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 江苏雅泰歌思通讯技术有限公司
IPC: H04B10/25 , H04B10/2543
Abstract: 本发明公开的一种基于Wide&Deep模型的光纤非线性均衡方法，属于光纤通信技术领域。本发明实现方法为：构建每个M‑QAM信号的第一特征序列和第二特征序列，构建训练数据集；构建基于Wide&Deep模型的非线性均衡模型，第一特征序列作为Wide&Deep模型中Wide网络子模型的输入特征序列，第二特征序列作为Wide&Deep模型中Deep网络子模型的输入特征序列；利用训练数据集对Wide&Deep模型进行训练；将每个待非线性均衡的M‑QAM信号的特征序列输入到训练好的Wide&Deep模型，输出得到每个M‑QAM信号的预测标签；将输出的预测标签结果作为M‑QAM信号所对应的类别，通过M‑QAM星座符号解映射，得到相对应二进制数据，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由光纤非线性效应造成的影响，降低误比特率。
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公开(公告)号：CN115632717A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211220829.3
申请日：2022-10-08
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 江苏雅泰歌思通讯技术有限公司
Inventor： 高然 , 忻向军 , 穆宇佳 , 张琦 , 董泽 , 郭栋 , 潘晓龙 , 胡善亭 , 常欢 , 姚海鹏 , 李志沛 , 王富 , 田清华 , 田凤 , 张文全 , 武瑞德 , 黄鑫
IPC: H04B10/58 , H04B10/516 , H04B10/61
Abstract: 本发明公开的一种基于自注意力的非线性补偿方法，属于光通信技术领域。本发明将输入数据特征提取得到不同矩阵，通过矩阵并行计算的优势，实现对长输入序列的处理，长序列中包含更完整的信息，使非线性模型拟合的更好，提高非线性补偿能力；通过两个矩阵的转置相乘的计算方法，获得信号间的影响权重大小，符合OAM‑MDM光纤通信的实际要求，使预测的信号更准确，减低误码率；利用三个矩阵间进行不同的操作包括转置、归一化、相乘的方法，降低计算复杂度。本发明适用于通信等领域，采用矩阵间的并行操作，能处理大规模矩阵，不限制输入序列的长度，且并行计算能显著降低计算复杂度，提高补偿精度，降低误码率。
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