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公开(公告)号：CN115549780B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202211046179.5
申请日：2022-08-30
Applicant: 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 , 雅泰歌思(上海)通讯科技有限公司
IPC: H04B10/079 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本申请提供一种光通信网络性能参数监测方法及装置，方法包括：获取光通信系统接收端接收的目标偏振相干光原始信号；将目标偏振相干光原始信号输入预设的时空特征网络，以使该时空特征网络输出目标偏振相干光原始信号对应的调制格式和光信噪比，以将该调制格式和光信噪比作为当前光通信网络性能参数监测结果。本申请能够有效缩短光通信网络性能参数监测所需的时间，提高光通信网络性能参数监测的效率及实时性；同时能够保证光通信网络性能参数监测结果的识别准确性，进而能够满足光通信系统进行光通信网络性能参数监测的实时性和高精度的要求。
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公开(公告)号：CN116346217A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310595113.X
申请日：2023-05-25
Applicant: 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
Inventor： 常欢 , 忻向军 , 高然 , 姚海鹏 , 袁梦竹 , 马铭 , 葛洪武 , 黄鑫 , 吴巍 , 张琦 , 董泽 , 郭栋 , 潘晓龙 , 李志沛 , 周思彤 , 刘欣雨 , 朱磊 , 李欣颖 , 王富 , 张文全 , 武瑞德 , 闫景浩
IPC: H04B10/07 , H04B17/391 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开的一种基于深度学习的光通信系统信道构建方法，属于光通信领域。本发明实现方法为：采用条件生成对抗网络构建光通信系统信道，构建包含多组损失函数优化的联合损失函数，多组损失函数包括均方误差损失、对抗损失、平均绝对误差损失。条件生成对抗网络包括生成器和判别器，通过生成器捕获光通信系统收发两端数据分布，并生成具有相同分布的接收端新数据用于混淆判别器；判别器对生成的假数据和真实收端数据鉴别，当判别器达到纳什平衡无法确定其输入来自生成器还是真实数据时，此时条件生成对抗网络中的生成器便能够对光通信系统信道快速准确建模，输出经过复杂损耗的光通信系统接收端数据，提升光通信系统的可靠性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115987404B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310265881.9
申请日：2023-03-20
Applicant: 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 , 雅泰歌思(上海)通讯科技有限公司
IPC: H04B10/70 , H04B10/50 , H04B10/516 , H04B10/61
Abstract: 本发明公开的基于预编码和概率整形联合优化生成光子射频信号的方法，属于通信领域。本发明实现方法为:将二进制信息序列拆分为基本层和处理层序列；处理层序列输入分布匹配器生成具有期望概率分布的非均匀符号序列，结合象限位和信息位实现概率整形，并将信息序列经过QAM调制转换为PS‑QAM信号；利用预编码技术对信号的振幅和相位预处理；将调制信号与射频正弦波信号混频后，驱动马赫曾德尔调制器对分布反馈式激光器产生的连续光波实现光载波抑制调制；光毫米波信号经过光纤传输，利用光电探测器拍频获得光子射频信号；光子射频信号经过无线传输，在接收端通过数字信号处理恢复信息序列，实现完整光纤无线融合RoF系统传输。
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公开(公告)号：CN116073910A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211651897.5
申请日：2022-12-21
Applicant: 北京邮电大学
Inventor： 张琦 , 忻向军 , 姚海鹏 , 谢荣桢 , 高然 , 田清华 , 田凤 , 王拥军 , 杨雷静 , 李志沛 , 王富 , 蒋锦坤 , 庞盼娣 , 常欢 , 郭栋 , 张文全 , 武瑞德 , 黄鑫
IPC: H04B10/54 , H04B10/564 , H04L27/04 , H04L27/36
Abstract: 本发明提供了一种比特重构的光信号产生方法,涉及光纤通信系统领域。该方法包括：利用加强相关编码电路对发送端信号进行处理，以得到具有强关联性的信号；根据分区映射单元规则进行星座映射，以得到比特重构后的二进制信息比特；利用光调制，将上述信号进行调制得到比特重构的光信号。应用本发明实施例提供的方法产生的光系统信号，经过光纤信道的传输，在接收端仍旧可以实现较低的误码，有效提升系统传输可靠性，并达到减少系统发送功率的目的。
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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
Applicant: 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: H04B10/25 , H04B10/2543
Abstract: 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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115632717A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211220829.3
申请日：2022-10-08
Applicant: 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
Inventor： 高然 , 忻向军 , 穆宇佳 , 张琦 , 董泽 , 郭栋 , 潘晓龙 , 胡善亭 , 常欢 , 姚海鹏 , 李志沛 , 王富 , 田清华 , 田凤 , 张文全 , 武瑞德 , 黄鑫
IPC: H04B10/58 , H04B10/516 , H04B10/61
Abstract: 本发明公开的一种基于自注意力的非线性补偿方法，属于光通信技术领域。本发明将输入数据特征提取得到不同矩阵，通过矩阵并行计算的优势，实现对长输入序列的处理，长序列中包含更完整的信息，使非线性模型拟合的更好，提高非线性补偿能力；通过两个矩阵的转置相乘的计算方法，获得信号间的影响权重大小，符合OAM‑MDM光纤通信的实际要求，使预测的信号更准确，减低误码率；利用三个矩阵间进行不同的操作包括转置、归一化、相乘的方法，降低计算复杂度。本发明适用于通信等领域，采用矩阵间的并行操作，能处理大规模矩阵，不限制输入序列的长度，且并行计算能显著降低计算复杂度，提高补偿精度，降低误码率。
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公开(公告)号：CN115811364B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202211459566.1
申请日：2022-11-16
Applicant: 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
Inventor： 常欢 , 忻向军 , 高然 , 张琦 , 李金秋 , 姚海鹏 , 董泽 , 郭栋 , 潘晓龙 , 胡善亭 , 李志沛 , 王富 , 田清华 , 田凤 , 张文全 , 武瑞德 , 黄鑫
IPC: H04B10/61 , H04B10/11 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 一种大容量光通信系统自适应损伤补偿方法，属于光通信领域。本发明实现方法为：采用的网络模型为Y‑Net结构，其输入是由电耦合器件探测到的畸变OAM光束的强度图像，输出是预测的大气湍流的相位屏和OAM模式数。该结构能降低自适应损伤补偿系统的复杂度，提高系统的补偿效率。将该输出的相位屏的复共轭加载到传输光束中去补偿大气湍流对OAM光束的畸变，从而使传输光束的传输功率增高，提升传输模式的纯度；同时，Y‑Net上端路径采用跳跃连接共享上下文信息，拟合出更接近于实际湍流相位的相位屏信息，以补偿实际受大气湍流影响的OAM光束，使其传输功率提高。本发明适用于光通信等领域，用以提升通信系统的传输能力。
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公开(公告)号：CN115865199B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202211406874.8
申请日：2022-11-10
Applicant: 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 , 雅泰歌思(上海)通讯科技有限公司
IPC: H04B10/25 , H04B10/2507 , H04B10/556 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开的一种基于残差神经网络的光纤通信的非线性补偿方法，属于光纤通信非线性补偿领域。本发明针对OAM复用的光纤通信系统的数据特征，将残差块的输入与系统数据特征相结合进行优化，使数据在卷积的过程中更有效的过滤掉特征不明显的数据，从而提高网络的训练速度，实现网络的高效化；采用基于特征图记忆的ResNet非线性补偿方法模型，能够更加精准的与系统引起复杂度增加的关键性问题适配，降低OAM复用的光纤通信系统计算复杂度，并能够提高光纤通信系统准确度。本发明适用于光纤通讯等领域，用于提升轨道角动量复用的光纤通信系统的非线性补偿效果，提升光纤通信质量和效率。
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公开(公告)号：CN116032371B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202211691742.4
申请日：2022-12-28
Applicant: 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 , 雅泰歌思(上海)通讯科技有限公司
IPC: H04B10/58 , H04B10/25 , H04B10/516 , H04J14/04
Abstract: 一种线LCRF光纤传输系统的非线性补偿方法，属于光纤通信技术领域。本方法采用LCRF模型，对OAM‑MDM‑IM/DD光传输系统进行建模，针对传输系统的信号损伤特点，对信号进行非线性损伤补偿，实现有效均衡和损伤补偿，降低误码率；采用多路复用模式，能够针对不同OAM模式不同的信道情况进行建模，能够自适应应对不同信道情况；采用的LCRF模型对输入数据的特征维度需求不高，单倍采样信号即能够满足要求，对信号的采样率要求宽松，对示波器等信号捕捉的硬件要求较低，能够降低硬件成本。本发明适用于OAM‑MDM光纤通信系统，能够改善大容量高速率的光纤通信质量。
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公开(公告)号：CN117220807A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311224970.5
申请日：2023-09-21
Applicant: 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
Inventor： 常欢 , 忻向军 , 高然 , 刘博 , 马铭 , 张琦 , 姚海鹏 , 黄鑫 , 董泽 , 李欣颖 , 郭栋 , 李志沛 , 王富 , 潘晓龙 , 周思彤 , 朱磊 , 胡善亭 , 张文全 , 武瑞德 , 闫景浩
IPC: H04B17/391 , H04B10/25 , G06N3/094 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于深度学习的多维复用光通信系统信道构建方法，属于光通信领域。采用改进的条件生成对抗网络构建多芯光纤通信系统，通过构建改进的条件向量对多芯光纤建模，并构建优化的损失函数来训练网络。改进的条件生成对抗网络包括生成器和判别器，生成器捕获训练数据的分布，通过噪声向量和条件向量映射，生成相同分布的伪数据来欺骗鉴别器；判别器通过添加修改后的条件向量来对真实数据和虚假数据进行判别。生成器和鉴别器在对抗过程中交替训练，最终达到纳什平衡，此时将生成器代替光通信系统仿真中的光纤部分，并且其生成的数据与原数据具有高度相同的特征。本发明适用于光通信领域，用于提高多芯光纤通信系统信道建模的效率和准确性。
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