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公开(公告)号：CN113489545B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202110760466.1
申请日：2021-07-06
Applicant: 兰州理工大学
IPC: H04B10/2575 , H04L1/00
Abstract: 基于K均值聚类的光空间脉冲位置调制分步分类检测方法，依据光空间脉冲位置调制信号的特点，采用基于信号向量检测(SVD)算法完成光源索引号的检测，利用K‑means算法对离线接收信号进行聚类，通过对所得簇进行局部解映射得到质心与调制符号间的映射关系，并以该映射关系为准则完成在线信号的实时检测。在此基础上分析了本发明与ML、MMSE等检测算法的误码性能和计算复杂度。与ML算法相比，本发明能够以较小的误码性能损失为代价，大大降低译码算法的复杂度，同时还有效弥补了线性译码算法无法适用于探测器数目小于光源数目的缺陷。
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公开(公告)号：CN113489545A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110760466.1
申请日：2021-07-06
Applicant: 兰州理工大学
IPC: H04B10/2575 , H04L1/00
Abstract: 基于K均值聚类的光空间脉冲位置调制分步分类检测方法，依据光空间脉冲位置调制信号的特点，采用基于信号向量检测(SVD)算法完成光源索引号的检测，利用K‑means算法对离线接收信号进行聚类，通过对所得簇进行局部解映射得到质心与调制符号间的映射关系，并以该映射关系为准则完成在线信号的实时检测。在此基础上分析了本发明与ML、MMSE等检测算法的误码性能和计算复杂度。与ML算法相比，本发明能够以较小的误码性能损失为代价，大大降低译码算法的复杂度，同时还有效弥补了线性译码算法无法适用于探测器数目小于光源数目的缺陷。
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公开(公告)号：CN115276796A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210727954.7
申请日：2022-06-23
Applicant: 兰州理工大学
IPC: H04B10/11 , H04B10/516 , H04L1/00
Abstract: 本发明属于超奈奎斯特传输技术及信道编码技术领域，具体的说是一种基于阶梯码的超奈奎斯特速率大气光传输方法，该方法将阶梯码与超奈奎斯特技术相结合，在提高大气光通信系统传输速率的基础上，进一步提高系统的误码性能。在发送端，阶梯码编码采用BCH码作为分量码字，再通过交织，PAM调制，超奈奎斯特成型滤波器得到超奈奎斯特信号后送入大气信道；在接收端，接收信号经过超奈奎斯特采样，解交织，PAM解调后，通过阶梯码译码器进行迭代译码后恢复出二进制比特流。与未编码的超奈奎斯特大气光通信系统相比，本发明在较低复杂度的情况下显著提高了系统的误码性能，从而提高了系统的通信质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116827444A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310819678.1
申请日：2023-07-05
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 一种基于阶梯码的FTN‑MIMO无线光通信方法，属于超奈奎斯特传输技术(FTN)、信道编码技术、多输入多输出(MIMO)技术领域，将阶梯码、FTN技术与MIMO技术相结合，在提高无线光通信系统传输速率的基础上，进一步提高系统的误码性能。在发送端，先对二进制比特流进行阶梯码编码，其分量码采用BCH码，编码后经过交织，PAM调制，FTN成型后得到发送信号，将发送信号加载到多根光学天线上送入大气信道；在接收端，利用多根光学天线接收信号，接收信号经过FTN采样，PAM解调，解交织后送入阶梯码译码器进行迭代译码，输出二进制比特流。
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公开(公告)号：CN113098601B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202110392575.2
申请日：2021-04-13
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 一种深度学习预均衡‑超奈奎斯特速率大气光传输方法，将深度学习预均衡技术与FTN技术相结合，在高传输速率下进一步提高了大气光通信系统的误码性能，属于无线光通信技术领域。从而实现传输速率大于奈奎斯特速率；收端通过采用匹配滤波器、超奈奎斯特采样和最大似然检测技术实现信号的恢复。相比于传统无线光通信系统，FTN以及深度学习技术的引入在保证系统性能的前提下有效提高了系统的传输速率，对新型大气光通信系统的设计具有参考价值。
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公开(公告)号：CN113078947B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202110397341.7
申请日：2021-04-14
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 相移键控结合脉冲位置调制的超奈奎斯特大气光通信方法，在发送端，首先将发送二进制信息序列等分，将其中一半进行格雷码映射并转换为4PPM信号，另一半进行格雷码映射并转换为QPSK信号,然后把调制后的QPSK信号加载到4PPM信号上形成4PPM‑QPSK混合信号，该信号经超奈奎斯特成形滤波器形成QPSK‑4PPM‑FTN信号。从而实现传输速率大于奈奎斯特速率；收端通过采用匹配滤波器、超奈奎斯特采样和平方器检测4PPM信号以及硬判决实现QPSK信号的恢复。相比于传统无线光通信系统，FTN技术的引入有效提高了系统传输速率，对新型大气光通信系统的设计具有参考价值。
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公开(公告)号：CN113098601A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110392575.2
申请日：2021-04-13
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 一种深度学习预均衡‑超奈奎斯特速率大气光传输方法，将深度学习预均衡技术与FTN技术相结合，在高传输速率下进一步提高了大气光通信系统的误码性能，属于无线光通信技术领域。从而实现传输速率大于奈奎斯特速率；收端通过采用匹配滤波器、超奈奎斯特采样和最大似然检测技术实现信号的恢复。相比于传统无线光通信系统，FTN以及深度学习技术的引入在保证系统性能的前提下有效提高了系统的传输速率，对新型大气光通信系统的设计具有参考价值。
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公开(公告)号：CN113078947A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110397341.7
申请日：2021-04-14
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 相移键控结合脉冲位置调制的超奈奎斯特大气光通信方法，在发送端，首先将发送二进制信息序列等分，将其中一半进行格雷码映射并转换为4PPM信号，另一半进行格雷码映射并转换为QPSK信号,然后把调制后的QPSK信号加载到4PPM信号上形成4PPM‑QPSK混合信号，该信号经超奈奎斯特成形滤波器形成QPSK‑4PPM‑FTN信号。从而实现传输速率大于奈奎斯特速率；收端通过采用匹配滤波器、超奈奎斯特采样和平方器检测4PPM信号以及硬判决实现QPSK信号的恢复。相比于传统无线光通信系统，FTN技术的引入有效提高了系统传输速率，对新型大气光通信系统的设计具有参考价值。
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