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公开(公告)号：CN111726165B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202010545965.4
申请日：2020-06-16
Applicant: 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 , 长飞光纤光缆股份有限公司
Inventor： 忻向军 , 张琦 , 翟惠敏 , 高然 , 潘晓龙 , 田凤 , 田清华 , 李良川 , 王光全 , 姚海鹏 , 王瑞春 , 胡鹏 , 杨爱英 , 王拥军 , 杨雷静 , 常欢 , 王曦朔
Abstract: 本发明实施例提供了一种光通信系统、方法及装置，信号发送端，用于调整待传输信号中各个信号点的信号值；基于预设的调制方式对调整后的待传输信号进行信号调制，获得调制信号；通过光纤向信号接收端发送所述调制信号。信号接收端，用于根据调制信号中各个信号点在星座图中的第二类映射点，将调制信号中各个信号点划分为预设数量个质心不同的信号点簇；针对每一质心，确定星座图中与该质心距离最小的一个星座点，作为目标星座点，将该质心对应的信号点簇中各个信号点的信号值修正为目标星座点表示的信号值；对修正信号值后的信号进行解调；调整解调信号中各个信号点的信号值。应用本发明实施例提供的方案可以提高修正信号点的信号值的准确度。
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公开(公告)号：CN111988089A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010716133.4
申请日：2020-07-23
Applicant: 北京邮电大学 , 北京理工大学 , 中国联合网络通信有限公司网络技术研究院 , 长飞光纤光缆股份有限公司
Inventor： 忻向军 , 张琦 , 陈茜 , 高然 , 潘晓龙 , 田凤 , 田清华 , 姚海鹏 , 李良川 , 王光全 , 王瑞春 , 胡鹏 , 杨爱英 , 王拥军 , 杨雷静 , 常欢 , 王曦朔 , 李姗姗
IPC: H04B10/25 , H04B10/2513
Abstract: 本发明涉及一种用于光纤通信系统的信号补偿方法及系统。该方法包括：将光纤通信系统的接收信号进行模数转换，得到数字信号；基于带动量的自适应梯度下降法，获取当前迭代的非线性补偿过程中的参量；采用数字反向传播算法，对数字信号进行非线性补偿，得到非线性补偿信号；采用盲相位搜索算法，进行载波相位恢复处理，得到相位恢复信号；根据相位恢复信号，计算当前迭代的盲估计的均方误差值；判断盲估计的均方误差值与前一次迭代的盲估计的均方误差值之间的差值是否大于设定阈值；如果是，迭代次数加一，进入下一次迭代；如果否，将非线性补偿信号确定为接收信号补偿后的信号。本发明可以降低信号补偿过程的运算量，提高信号补偿的效率。
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公开(公告)号：CN119449167A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411381939.7
申请日：2024-09-30
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 中国电信集团卫星通信有限公司
IPC: H04B10/079 , H04B17/391 , H04Q11/00
Abstract: 本发明公开的一种用于无源光网络通信系统的信道构建方法，属于光纤通信领域。本发明实现方法为：基于同步处理后的M‑QAM信号序列，当前的M‑QAM信号被视为真实数据。条件向量和真实数据被组合用于构建训练数据集，构建用于无源光网络系统信道构建的TFPNet网络模型。TFPNet网络模型以真实数据和条件向量的组合作为输入特征序列进行训练，充分地处理信号特征，在处理当前时刻信号数据时，能够结合利用训练数据中的前序信号数据信息，对信号数据序列进行序列化特征融合，更好地表征当前信号与前序信号之间的非线性干扰关系。本发明具有更低的计算复杂度，能高效率恢复模分复用系统中传输的数据符号，补偿无源光网络光通信系统中的线性损伤与非线性损伤。
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公开(公告)号：CN119363241A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411176855.X
申请日：2024-08-26
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 中国电信集团卫星通信有限公司
IPC: H04B10/61 , H04B10/524 , H04B10/54 , H04J14/04 , H04J14/00 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种模分复用通信系统非线性损伤补偿方法，属于光纤通信领域。本发明通过捕获输入数据的信号特征，并对输入数据进行充分地特征序列化融合处理，在处理当前时刻信号数据时，能够结合利用训练数据中的前序信号数据信息，即对信号数据序列进行序列化特征融合，更好地表征当前信号与前序信号之间的非线性干扰关系。本发明能够准确地拟合轨道角动量模分复用系统具有高随机性和复杂性的非线性模型。本发明具有更低的计算复杂度，同时能高效率恢复模分复用系统中传输的数据符号，从而补偿模分复用光通信系统的器件非线性，能够解决轨道角动量模分复用系统中随机非线性损伤导致接收信号还原度不够高的问题。
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公开(公告)号：CN119051706A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410891576.5
申请日：2024-07-04
IPC: H04B7/185
Abstract: 本发明公开的基于韦布尔分布的卫星网络可靠导向型主备路由计算方法，属于卫星网络和工业互联网领域。本发明实现方法为：在低轨卫星网络场景下，通过星历得到链路历史可用信息，构建时变多普勒网络效应模型来衡量链路质量，得到链路历史可靠性指标，并对链路历史可靠性指标进行归一化处理；根据韦布尔分布建立卫星故障率概率模型，基于卫星故障率概率模型优化卫星网络联合多路径选择；采用贪心算法求解多路径选择衍生的广义最大覆盖问题，根据求解结果使得选择的路径组合具有联合最低故障率。将最优路径组合存入卫星路由表，根据构建的存储联合最优路径组合的卫星路由表进行路由转发，提升低轨卫星网络导向型主备路由的可靠性和鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
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
Applicant: 北京理工大学 , 中国电信集团卫星通信有限公司
IPC: H04L27/26
Abstract: 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。
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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
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN117896489A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311593824.X
申请日：2023-11-27
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 锐光信通科技有限公司
IPC: H04N7/18 , H04N7/22 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于小样本学习的环芯光纤抗扰高保真成像装置及方法，属于光纤成像领域。该方法包括：在空间光调制器上加载MNIST原始图像；使用激光器的激光为光源对原始图像进行照射，以将原始图像像素信息加载到光束上；将信号光束调制为轨道角动量光束并进行各向同性边缘滤波；信号光束通过环芯光纤传输得到散斑图案；将散斑图案和其对应的原始图案用于小样本神经网络的训练；在加扰环境中采集新的测试散斑，并作为已训练的小样本神经网络的输入，得到恢复后的图像，并计算其平均准确率。其中，所述原始图像数据集来自MNIST数据集，训练集数量为9500，测试集数量为500，所述加扰环境为使用振荡器对光纤施加扰动。本发明适用光纤成像领域，实现扰动环境下高准确率的光纤成像。
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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：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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