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公开(公告)号：CN111934812A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010608493.2
申请日：2020-06-30
Abstract: 本发明涉及通信技术领域，特别涉及通信网络物理层信号加密、解密方法，所述加密方法包括如下步骤：S11、产生多层ACO-OFDM系统每层的信号，然后对各层信号分别加密；S12、把加密后的信号分别调制到多层ACO-OFDM系统的各层子载波上；S13、对加密后的信号进行剪裁操作后再叠加，生成多层ACO-OFDM加密信号。本发明不但能解决光通信中传统ACO-OFDM频谱效率低的问题，而且利用多层ACO-OFDM系统的特性，实现了多级别加密，很好地提高了物理层信息的安全性。
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公开(公告)号：CN111934812B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202010608493.2
申请日：2020-06-30
Abstract: 本发明涉及通信技术领域，特别涉及通信网络物理层信号加密、解密方法，所述加密方法包括如下步骤：S11、产生多层ACO‑OFDM系统每层的信号，然后对各层信号分别加密；S12、把加密后的信号分别调制到多层ACO‑OFDM系统的各层子载波上；S13、对加密后的信号进行剪裁操作后再叠加，生成多层ACO‑OFDM加密信号。本发明不但能解决光通信中传统ACO‑OFDM频谱效率低的问题，而且利用多层ACO‑OFDM系统的特性，实现了多级别加密，很好地提高了物理层信息的安全性。
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公开(公告)号：CN109981502B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN201910236670.6
申请日：2019-03-27
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应矩估计的数据接收方法，包括以下步骤，通过基于自适应矩估计方法改进的时域前馈均衡器，后滤波器和最大似然序列检测组成的联合方法来消除符号间干扰；过程具体包括：通过少量训练序列构造训练样本矩阵，使用该矩阵对时域均衡器抽头系数进行基于自适应矩估计算法的迭代批训练，得到理想的均衡器抽头系数，对均衡后的信号进行后滤波和最大似然检测，得到消除干扰的信号；本发明采用高效的自适应矩估计迭代批均衡训练方法替换了传统的时域前馈均衡器逐个样本训练方法，达到较高的消除干扰性能的同时提高有效载荷的占比。
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公开(公告)号：CN109981502A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910236670.6
申请日：2019-03-27
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应矩估计的数据接收方法，包括以下步骤，通过基于自适应矩估计方法改进的时域前馈均衡器，后滤波器和最大似然序列检测组成的联合方法来消除符号间干扰；过程具体包括：通过少量训练序列构造训练样本矩阵，使用该矩阵对时域均衡器抽头系数进行基于自适应矩估计算法的迭代批训练，得到理想的均衡器抽头系数，对均衡后的信号进行后滤波和最大似然检测，得到消除干扰的信号；本发明采用高效的自适应矩估计迭代批均衡训练方法替换了传统的时域前馈均衡器逐个样本训练方法，达到较高的消除干扰性能的同时提高有效载荷的占比。
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