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公开(公告)号：CN116366165A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202211537436.5
申请日：2022-12-01
申请人： 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
摘要： 本发明公开的基于Wide&Deep‑CNN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图谱，构建训练数据集；构建基于Wide&Deep‑CNN模型的非线性均衡模型，第一特征序列作为Wide&Deep‑CNN模型中Wide网络子模型的输入特征序列，第二特征图谱作为Wide&Deep‑CNN模型中Deep‑CNN子模型的输入特征图谱；利用训练数据集对Wide&Deep‑CNN模型进行训练；将每个待非线性均衡的M‑QAM信号的特征输入到训练好的Wide&Deep‑CNN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，得到M‑QAM信号的非线性均衡结果，显著改善M‑QAM信号的质量，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，降低误比特率，提升相干光通信系统的传输性能。
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公开(公告)号：CN115833944A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211543818.9
申请日：2022-12-01
申请人： 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分类号： H04B10/25 , H04B10/2543 , H04L27/38 , H04L25/03
摘要： 本发明公开的基于Wide&Deep‑LSTM网络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‑LSTM网络的非线性均衡模型，第一特征序列作为网络模型中Wide网络子模型的输入特征序列，第二特征序列作为网络模型中Deep‑LSTM网络子模型的输入特征序列；对网络模型进行训练；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网络模型，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，得到M‑QAM信号的非线性均衡结果，通过M‑QAM星座符号解映射，实现高准确度的数据恢复，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，提高系统对光纤非线性效应的容忍度。
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公开(公告)号：CN116865901A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310942030.3
申请日：2023-07-29
申请人： 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 , 江苏雅泰歌思通讯技术有限公司
发明人： 董泽 , 忻向军 , 穆宇佳 , 高然 , 何海莲 , 宋俊元 , 李志沛 , 潘晓龙 , 常欢 , 郭栋 , 胡善亭 , 于超 , 朱磊 , 田博 , 刘欣雨 , 周思彤 , 黄鑫 , 武瑞德 , 闫景浩 , 张琦 , 田凤 , 田清华 , 温宇垚
摘要： 本发明公开了一种多级放大增益平坦和非线性功率转移联合优化方法及系统，涉及高速光通信技术领域。包括：建立包含掺饵光纤放大器EDFA和受激拉曼SRS非线性功率转移效应的多跨段实际高速光纤传输信道模型，模拟偏振复用高阶正交幅度调制QAM信号在密集型波分复用DWDM光传输系统中的传输特性步骤、建立深度确定性策略梯度DDPG强化学习算法模型步骤、将DWDM光纤通信系统模型和DDPG算法加入到强化学习代码中步骤、对建立的强化学习模型进行调试步骤、波长选择开关WSS联合调控DWDM功率步骤。本发明有助于实现不同参数变化下的动态均衡，实现更高的SNR并提高光传输干线的整体性能，更具有普遍性。
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公开(公告)号：CN115622843A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211033898.3
申请日：2022-08-26
申请人： 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
发明人： 王富 , 忻向军 , 姚海鹏 , 高然 , 董泽 , 张琦 , 王拥军 , 田清华 , 田凤 , 张文全 , 武瑞德 , 黄鑫 , 孙昊 , 李志沛 , 郭栋 , 常欢 , 于超 , 周思彤 , 刘欣雨
摘要： 本发明公开的一种基于双脉冲混频的快速光信号表征方法，属于数字信号处理领域。用于实现本发明的采样系统包括光纤频率梳、光纤延迟线、光耦合器、90°混频器、四个平衡探测器、四通道模数转换器和采样脉冲数字信号处理模块。本发明利用光纤延迟线和光耦合器来增加本振光的重复频率，通过将增加重复频率后的本振光与待测信号混合进行相干混频来增加采样点的数量，再借助协同峰值提取算法识别得到混频信号中同一周期的两个峰值，并提取出对应的峰值序列，通过归一化和正交化以消除峰值序列的符号间干扰，避免间隔窄的双脉冲对峰值提取过程的影响，从而提高采样速度，优化对应的数字信号处理过程，进而实现快速的眼图构建和精确的信号测量。
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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
申请人： 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分类号： H04B10/25 , H04B10/2543
摘要： 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：CN115622843B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202211033898.3
申请日：2022-08-26
申请人： 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
发明人： 王富 , 忻向军 , 姚海鹏 , 高然 , 董泽 , 张琦 , 王拥军 , 田清华 , 田凤 , 张文全 , 武瑞德 , 黄鑫 , 孙昊 , 李志沛 , 郭栋 , 常欢 , 于超 , 周思彤 , 刘欣雨
摘要： 本发明公开的一种基于双脉冲混频的快速光信号表征方法，属于数字信号处理领域。用于实现本发明的采样系统包括光纤频率梳、光纤延迟线、光耦合器、90°混频器、四个平衡探测器、四通道模数转换器和采样脉冲数字信号处理模块。本发明利用光纤延迟线和光耦合器来增加本振光的重复频率，通过将增加重复频率后的本振光与待测信号混合进行相干混频来增加采样点的数量，再借助协同峰值提取算法识别得到混频信号中同一周期的两个峰值，并提取出对应的峰值序列，通过归一化和正交化以消除峰值序列的符号间干扰，避免间隔窄的双脉冲对峰值提取过程的影响，从而提高采样速度，优化对应的数字信号处理过程，进而实现快速的眼图构建和精确的信号测量。
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公开(公告)号：CN116599910A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310043691.2
申请日：2023-01-29
申请人： 北京邮电大学 , 北京理工大学 , 江苏雅泰歌思通讯技术有限公司
发明人： 王富 , 忻向军 , 姚海鹏 , 高然 , 董泽 , 张琦 , 王拥军 , 田清华 , 孙丹丹 , 田凤 , 张文全 , 武瑞德 , 黄鑫 , 王勇 , 李尚译 , 胡善亭 , 李志沛 , 郭栋 , 常欢 , 于超 , 周思彤 , 刘欣雨
IPC分类号： H04L47/50 , H04L47/56 , H04L47/62 , H04L47/6275 , H04L49/90
摘要： 本发明公开的一种端到端协作的时延冗余时间敏感流调度方法，属于光网络和工业互联网领域。本发明基于环排队和转发模型，将转发模型中用于传输时间触发流的两个队列扩展为三个，其中一条为备选队列，冲入备选队列中的时间触发流将在下一个时隙中进行传输；通过交换机缓冲区时间触发流队列优先级定时转化，保证交换机节点数据包在两个周期之内传送完毕；在光网络场景下基于时间敏感网络实现端到端协作的时延冗余时间敏感流调度，通过改进传统环排队和转发模型为时间触发流设置专用备选队列，为时间触发流提供受保护的传输窗口，在保证时间触发流传输时延的前提下，最大化成功调度时间触发流的数量，以提高整个光网络的时间触发流吞吐量。
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公开(公告)号：CN116389287A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310612694.3
申请日：2023-05-29
申请人： 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
发明人： 高然 , 忻向军 , 姚海鹏 , 许琦 , 葛洪武 , 黄鑫 , 吴巍 , 郭栋 , 常欢 , 董泽 , 潘晓龙 , 李志沛 , 周思彤 , 刘欣雨 , 朱磊 , 李欣颖 , 张琦 , 王富 , 张文全 , 武瑞德 , 闫景浩
摘要： 本发明公开的一种模分复用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：基于发送的M‑PAM信号序列构建条件向量，基于同步处理后的M‑PAM信号序列构建真实数据，基于条件向量和真实数据构建训练数据集；构建用于模分复用系统信道构建的AWCGAN网络模型，条件向量作为网络模型中生成器网络模型的输入特征序列，真实数据作为网络模型中鉴别器网络模型的输入特征序列；训练网络模型；将测试集中的条件向量输入到训练好生成器网络，输出得到每个信号的预测信号，将预测信号与对应模分复用系统信道传输的真实信号数据计算归一化均方误差，得到网络模型的信道构建结果，提高OAM模分复用系统信道构建的精准度。
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公开(公告)号：CN114035300A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111311955.5
申请日：2021-11-08
IPC分类号： G02B7/28
摘要： 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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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
IPC分类号： H04B10/2543 , H04J14/04 , G06N3/047 , G06N3/08
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。
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