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公开(公告)号：CN117135179A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310846934.6
申请日：2023-07-11
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H04L67/12 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , H04L67/1074 , H04L69/04 , H04L47/38
摘要： 本发明提供一种面向点云传输的语义编解码器训练方法、传输方法及系统，通过在发送端对点云数据进行体素化和云分块处理后，基于预训练的语义编码器并行处理提取点云数据的语义特征，实现对点云数据的压缩，并导入光链路传输至接收端，通过预训练的语义解码器进行点云数据的重建，最后通过拼接和转化恢复出原始的点云数据，以完成传输。本发明能够通过语义光通信系统，高效传输点云数据，减小传输和存储需要超大带宽和存储容量，使点云重建质量更高，性能更加稳定。
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公开(公告)号：CN115842593B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310134513.0
申请日：2023-02-20
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H04B10/516 , H04B10/61
摘要： 本发明提供一种语义相干光通信方法及系统，在发射端和接收端分别设置预训练的语义编码网络和语义解码网络，在发射端对信源进行语义提取，进行数字信号处理后通过波形发生器转换为发射端电信号，再放大后经双偏振IQ调制器调制为第一光信号进行传输。在接收端将第一光信号连续转换为数字信号后，再由语义解码网络处理并输出信源，以实现语义通信，精准传输信源所携带的含义信息。
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公开(公告)号：CN117560082A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311322292.6
申请日：2023-10-12
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H04B10/2507 , H04B10/2575 , H04B10/69 , G06N3/0464
摘要： 本发明提供一种编码调制一体化的低分辨率光通信方法和系统，用于在发送端和接收端设备之间实现图像数据的传输。所述方法包括：由发送端接收图像数据，利用预训练的编码器对图像数据进行特征提取和编码，再经过发送端数字信号处理模块、任意波形发生器、发大器将数字信号转换为波形信号，利用激光器与光学调制器将电信号形式的图像数据转换为光信号，经由光链路传输至接收端的光电探测器，光电探测器将光信号转换电信号，再通过电信号数字采样示波器、接收端数字信号处理模块、预训练的解码器，输出还原的图像数据。本发明利用深度学习提取图像特征和进行高效压缩，使用低分辨率的数模和模数转换器实现低成本的同时，能够改善量化噪声和失真等问题，以提高图像传输的性能和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114520693A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210413181.5
申请日：2022-04-20
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H04B10/50 , H04B10/516 , G06F40/126 , G06F40/289 , G06F40/30
摘要： 本发明提供一种面向文本传输的语义光通信系统和方法，所述系统包括文本转化模块，用于接收待传输文本，并进行分词，得到文本单词，匹配文本单词在单词库中的相对位置，转化为初始词向量；编码模块，用于接收初始词向量，对初始词向量进行降维，得到降维词向量，进行编码，得到编码字符串；光传输模块，包括发射端模块、光链路模块和接收端模块，发射端模块接收编码字符串，转化为光信号，光链路模块接收光信号并传输至接收端模块，接收端模块用于将光信号还原为编码字符串；解码模块，对编码字符串解码，得到降维词向量，还原为初始词向量；文本获取模块，用于接收初始词向量，在单词库中匹配出对应的文本单词，组合文本单词，得到文本信息。
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公开(公告)号：CN101436128B
公开(公告)日：2012-10-31
申请号：CN200710177534.1
申请日：2007-11-16
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明提供一种软件测试用例自动生成方法，该方法包括：A、读取待测软件，对待测软件源程序进行词法分析、语法分析及语义分析，生成待测软件的抽象语法树和控制流图；B、通过遍历所生成的抽象语法树，对待测软件源程序进行预处理：识别原始输入、输出变量并对原始输入变量的定义域进行空间压缩；C、通过遍历控制流图，生成当前待测软件程序元素的路径，对该路径中的变量进行赋值运算、蕴涵运算及回溯运算，生成测试用例。本发明还提供了一种软件测试用例自动生成系统。本发明的软件测试用例自动生成方法及系统能够准确地按照给定的待测软件程序元素自动生成测试用例，对生成的测试用例进行验证，提高了测试用例的准确性、效率及自动化程度。
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公开(公告)号：CN101436128A
公开(公告)日：2009-05-20
申请号：CN200710177534.1
申请日：2007-11-16
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明提供一种软件测试用例自动生成方法，该方法包括：A.读取待测软件，对待测软件源程序进行词法分析、语法分析及语义分析，生成待测软件的抽象语法树和控制流图；B.通过遍历所生成的抽象语法树，对待测软件源程序进行预处理：识别原始输入、输出变量并对原始输入变量的定义域进行空间压缩；C.通过遍历控制流图，生成当前待测软件程序元素的路径，对该路径中的变量进行赋值运算、蕴涵运算及回溯运算，生成测试用例。本发明还提供了一种软件测试用例自动生成系统。本发明的软件测试用例自动生成方法及系统能够准确地按照给定的待测软件程序元素自动生成测试用例，对生成的测试用例进行验证，提高了测试用例的准确性、效率及自动化程度。
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公开(公告)号：CN115842593A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202310134513.0
申请日：2023-02-20
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H04B10/516 , H04B10/61
摘要： 本发明提供一种语义相干光通信方法及系统，在发射端和接收端分别设置预训练的语义编码网络和语义解码网络，在发射端对信源进行语义提取，进行数字信号处理后通过波形发生器转换为发射端电信号，再放大后经双偏振IQ调制器调制为第一光信号进行传输。在接收端将第一光信号连续转换为数字信号后，再由语义解码网络处理并输出信源，以实现语义通信，精准传输信源所携带的含义信息。
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公开(公告)号：CN114615499B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210491363.4
申请日：2022-05-07
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H04N19/182 , H04N19/164 , H04L1/00 , H04B10/516 , G06N3/08 , G06N3/04
摘要： 本发明提供一种面向图像传输的语义光通信系统和方法，所述系统包括编码模块，包括第一变换模块和图片编码模块，第一变换模块增加输入到该层的图片的通道数，缩小每个通道的图片的尺寸大小，所述图片编码模块基于接收到的图片的像素值对图片进行编码，输出编码字符串；光传输模块，将编码字符串转化为光信号，并传输至接收端模块，所述接收端模块将光信号还原为编码字符串；解码模块，包括图片解码模块和第二变换模块，所述图片解码模块将编码字符串中的字符还原为图片的像素值，输出具有字符对应像素值的图片，第二变换模块减少输入到该层的图片的通道数，增大每个通道的图片的大小，使解码模块输出的图片的通道数和尺寸大小均与初始图片相等。
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公开(公告)号：CN114520693B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210413181.5
申请日：2022-04-20
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H04B10/50 , H04B10/516 , G06F40/126 , G06F40/289 , G06F40/30
摘要： 本发明提供一种面向文本传输的语义光通信系统和方法，所述系统包括文本转化模块，用于接收待传输文本，并进行分词，得到文本单词，匹配文本单词在单词库中的相对位置，转化为初始词向量；编码模块，用于接收初始词向量，对初始词向量进行降维，得到降维词向量，进行编码，得到编码字符串；光传输模块，包括发射端模块、光链路模块和接收端模块，发射端模块接收编码字符串，转化为光信号，光链路模块接收光信号并传输至接收端模块，接收端模块用于将光信号还原为编码字符串；解码模块，对编码字符串解码，得到降维词向量，还原为初始词向量；文本获取模块，用于接收初始词向量，在单词库中匹配出对应的文本单词，组合文本单词，得到文本信息。
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公开(公告)号：CN118337279A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410300093.3
申请日：2024-03-15
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H04B10/11 , H04B10/516 , H04B10/50 , H04B10/60
摘要： 本发明提供一种基于离散时间模拟传输的自由空间光通信系统及方法，该系统包括：编码调制网络模块，所述编码调制网络模块接收待传输数据，并处理为星座图，所述编码调制网络模块包括顺序连接的第一编码子模块和多个第二编码子模块；数据传输模块，所述数据传输模块接收编码调制网络模块输出的星座图，并通过双偏振IQ调制器调制为光信号输出到FSO信道；数据接收模块，所述数据接收模块通过相干接收机从FSO信道接收光信号，并处理为星座图；联合解码解调网络模块，所述编码调制网络模块用于接收所述数据接收模块输出的星座图，并还原得到输出数据，所述联合解码解调网络模块包括顺序连接的多个解码子模块，所述解码子模块包括块分解网络层和Swin‑Transformer层。
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