一种带宽分配方法、装置及光网络系统

    公开(公告)号:CN104639467B

    公开(公告)日:2017-10-03

    申请号:CN201510100132.6

    申请日:2015-03-06

    IPC分类号: H04L12/927 H04L12/861

    摘要: 本发明实施例公开了一种带宽分配方法、装置及光网络系统,涉及无线通信领域,其中,上述的带宽分配方法应用于光网络系统中的光网络终端OLT,包括:接收当前周期中目标群落的带宽需求信息;据带宽需求信息,按照预设的算法,从预设的多种调制格式中选择目标群落中包含的ONU的调制格式;根据所选择的调制格式和物理带宽,确定可用带宽;根据目标群落的带宽需求和所确定的可用带宽,为目标群落中的每个ONU分配带宽;根据上述的为目标群落中每个ONU所分配的带宽,为每个ONU的不同服务等级的业务分配子载波和时隙。应用本发明实施例提供的方案,能够满足各个群落的ONU针对不同业务的带宽需求,提高了用户体验。

    基于偏振调制器级联的8倍频光载毫米波产生方法和系统

    公开(公告)号:CN105007120B

    公开(公告)日:2017-08-11

    申请号:CN201510398338.1

    申请日:2015-07-08

    发明人: 马健新 杨洋

    IPC分类号: H04B10/2575 H04B10/548

    摘要: 本发明提出了一种基于偏振调制器级联的8倍频光载毫米波产生方法,其原理图如附图所示,利用偏振调制器与偏振片组合,可以实现对奇数阶边带的抑制,将两个偏振调制器串联,实现两次对奇数阶边带的抑制,同时,使加载在两个偏振调制器上的射频信号有π/2的相位差,并且控制偏振调制器的调制指数,使除了正负四阶边带以外的其他边带得到抑制,进而产生了八倍频光载毫米波信号。通过光电探测器的拍频作用,得到电域毫米波信号,其频率是射频本振的八倍。该方法不需要控制直流偏置,也无需光滤波器,所以产生的毫米波具有稳定性高、频谱纯度高、频率可调、并且可调范围广等优点。

    基于偏振调制器级联的8倍频光载毫米波产生方法和系统

    公开(公告)号:CN105007120A

    公开(公告)日:2015-10-28

    申请号:CN201510398338.1

    申请日:2015-07-08

    发明人: 马健新 杨洋

    IPC分类号: H04B10/2575 H04B10/548

    摘要: 本发明提出了一种基于偏振调制器级联的8倍频光载毫米波产生方法,其原理图如附图所示,利用偏振调制器与偏振片组合,可以实现对奇数阶边带的抑制,将两个偏振调制器串联,实现两次对奇数阶边带的抑制,同时,使加载在两个偏振调制器上的射频信号有π/2的相位差,并且控制偏振调制器的调制指数,使除了正负四阶边带以外的其他边带得到抑制,进而产生了八倍频光载毫米波信号。通过光电探测器的拍频作用,得到电域毫米波信号,其频率是射频本振的八倍。该方法不需要控制直流偏置,也无需光滤波器,所以产生的毫米波具有稳定性高、频谱纯度高、频率可调、并且可调范围广等优点。

    一种无源光网络的带宽分配方法

    公开(公告)号:CN104735555A

    公开(公告)日:2015-06-24

    申请号:CN201510101142.1

    申请日:2015-03-06

    IPC分类号: H04Q11/00 H04L12/917

    摘要: 本发明公开一种无源光网络的带宽分配方法,所述方法包括:光链路终端OLT在接收到中心光网络单元CONU发送的请求带宽分配数据包之后,根据预设的动态带宽分配DBA规则进行带宽分配;光链路终端OLT根据请求带宽分配数据包,得到请求带宽分配数据包中的第一逻辑链路标识LLID1和第二逻辑链路标识LLID2;光链路终端OLT利用LLID1和LLID2,将带宽分配的结果封装为带宽分配结果数据包;光链路终端OLT将带宽分配结果数据包发送到CONU。本发明的方法适用于长距离PON,通过对ONU进行分组、ONU采用双重逻辑链路标识LLID1和LLID2以及利用智能ODN通过两级控制机制完成动态带宽分配,可以保证用户的带宽需求,提高带宽利用率,降低延时。

    基于模拟退火算法的多模终端扇区选择方法

    公开(公告)号:CN103096431A

    公开(公告)日:2013-05-08

    申请号:CN201210559054.2

    申请日:2012-12-20

    IPC分类号: H04W48/18 H04W88/06

    摘要: 本发明涉及数字移动通信技术领域,具体涉及一种基于模拟退火算法的多模终端扇区选择方法。该方法包括步骤:S1.所有多模终端向移动交换中心上报其所在位置的扇区信息;S2.结合所述扇区信息,移动交换中心以所有多模终端平均QoS值最高为标准,通过模拟退火算法计算最优扇区分配状态矩阵;S3.每部多模终端根据所述最优扇区分配状态矩阵选择接入扇区。本发明不但能够有效的提高多模终端的QoS值以及平均吞吐量,而且相较于现有技术中的快速扇区选择算法,在用户数量较多时有效的降低了算法复杂程度,减少了计算时间,提高了系统的实时性,进而提高了移动通信系统的稳定性以及鲁棒性。

    视频信息处理方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116634245A

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202310610681.2

    申请日:2023-05-26

    IPC分类号: H04N21/8358 H04N19/467

    摘要: 本发明涉及一种视频信息处理方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取载体视频和秘密视频,并基于载体视频和秘密视频进行正反向过程处理用以分别得到载密视频和重建秘密视频;基于载体视频、秘密视频、载密视频和重建秘密视频进行自训练,以获取载体视频、秘密视频、载密视频和重建秘密视频之间的映射关系;基于载体视频和秘密视频得到最优重建秘密视频。通过载体视频、秘密视频、载密视频和重建秘密视频以获取四者之间的映射关系,可有效的减少秘密视频隐藏及提取过程中产生的损失。相对于现有视频信息处理方法中存在的因大量信息损失导致生成载密视频和重建秘密视频失真度大的问题。

    一种用于异构数据的边缘联邦学习训练方法及其系统

    公开(公告)号:CN116611535A

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202310626001.6

    申请日:2023-05-30

    IPC分类号: G06N20/00

    摘要: 本申请公开了一种用于异构数据的边缘联邦学习训练方法及其系统,其中用于异构数据的边缘联邦学习训练方法包括以下步骤:步骤S1,进行初始化;步骤S2,响应于完成初始化,各参与方进行本地模型训练;步骤S3,响应于各参与方进行本地模型训练,边缘服务器进行个性化全局模型聚合,并将聚合后的个性化全局模型参数发送至各参与方;步骤S4,各参与方根据接收的个性化全局模型参数进行自适应本地微调;步骤S5,判断是否达到收敛精度或最大迭代次数;若达到收敛精度或最大迭代次数,流程结束,否则重新执行步骤S2‑S4。本申请针对数据异构的边缘联邦学习系统,打破了传统联邦学习中聚合得到单个全局模型的思想,有效地实现了联邦学习的个性化。

    一种图文匹配模型训练方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116541707A

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202310548781.7

    申请日:2023-05-16

    摘要: 本申请公开了一种图文匹配模型训练方法、装置、设备及存储介质,方法包括:确定正样本对中图像数据与文本数据的相似度,及负样本对中图像数据与文本数据的相似度;计算正样本对与困难负样本对的相似度差值,困难负样本对为相似度最高的负样本对;基于相似度差值,选择目标损失函数中的第一损失函数或第二损失函数;第一损失函数用于挖掘困难负样本对;第二损失函数用于挖掘非困难负样本对;根据所选择的第一损失函数或第二损失函数,训练图文匹配模型。这样,可以根据相似度差值及选择用第一损失函数或第二损失函数,实现有选择地挖掘困难负样本对,解决了相关技术在训练初期的梯度消失问题,提升了模型的匹配性能,从而实现精准匹配。