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公开(公告)号:CN117560105A
公开(公告)日:2024-02-13
申请号:CN202311507644.5
申请日:2023-11-13
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 , 高然 , 忻向军 , 徐盼盼 , 王斐 , 张琦 , 姚海鹏 , 董泽 , 郭栋 , 潘晓龙 , 李志沛 , 王富 , 周思彤 , 朱磊 , 李欣颖 , 张文全 , 武瑞德 , 黄鑫 , 闫景浩
IPC: H04B17/391 , H04Q11/00
Abstract: 本发明公开的一种OAM光束在大气湍流下产生相位畸变的补偿方法,属于光学通信领域。本发明实现方法为:基于Swin‑Transformer的网络模型从OAM强度分布图像中提取大气湍流相位屏,通过对用于提取大气湍流相位屏的Swin‑Transformer网络模型不断训练,以学习畸变OAM光束和对应的大气湍流相位屏之间的非线性关系,将该相位屏的复共轭加载到待补偿OAM光束,补偿OAM光束在大气湍流下产生相位的畸变,缓解模间串扰,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,本发明引入基于移位窗口的自注意力机制,能够捕捉输入序列中的长距离依赖性,将自注意力局限于局部窗口中并使用滑动窗口策略促进窗口之间的信息交流,在减少计算开销的同时保持Transformer的全局特征提取能力。本发明适用于光通信等领域,显著提升光通信系统的可靠性。
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公开(公告)号:CN116599598A
公开(公告)日:2023-08-15
申请号:CN202310560560.1
申请日:2023-05-17
Applicant: 雅泰歌思(上海)通讯科技有限公司 , 北京理工大学 , 北京邮电大学
IPC: H04B10/69 , H04B10/54 , H04B10/524 , H04J14/04 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开的一种用于模分复用通信系统的非线性损伤均衡方法,属于光纤通信领域。本发明实现方法为:OAM‑MDM光纤通信系统发送和接收脉冲幅度调制PAM信号序列,以接收到的PAM数据符号构建数据特征向量;利用训练数据集对均衡器进行训练;将测试数据集输入AffinityNet均衡器得到信号的预测值,实现高准确度的数据恢复。AffinityNet利用“小样本”建立精确的非线性模型,并具有较高的泛化能力预测OAM‑MDM的随机特征非线性。AffinityNet非线性均衡器能够通过小样本学习出的非线性模型有效地补偿OAM‑MDM系统中的随机非线性。本发明具有更低的计算复杂度,同时能高效率恢复OAM系统中传输的数据符号,补偿OAM光通信系统的系统非线性。
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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
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 , H04L27/38 , H04L25/03
Abstract: 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:CN113346957A
公开(公告)日:2021-09-03
申请号:CN202110609629.6
申请日:2021-06-01
IPC: H04B10/516 , H04B10/61 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种OAM‑QPSK传输的聚类非线性补偿方法,特别涉及一种针对OAM模式复用传输QPSK信号的聚类非线性补偿方法,属于光纤通信技术领域。本发明将数据分为训练序列和测试序列,训练序列用于训练聚类模型,测试序列用于误码率性能测试。聚类模型的训练采用的是改进的快速查找密度峰值聚类算法(FSFDP)。该方法能够降低非线性补偿的计算复杂度,系统通信的误码率性能得到了提升,实现了低复杂度的非线性补偿。
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公开(公告)号:CN119051706A
公开(公告)日:2024-11-29
申请号:CN202410891576.5
申请日:2024-07-04
IPC: H04B7/185
Abstract: 本发明公开的基于韦布尔分布的卫星网络可靠导向型主备路由计算方法,属于卫星网络和工业互联网领域。本发明实现方法为:在低轨卫星网络场景下,通过星历得到链路历史可用信息,构建时变多普勒网络效应模型来衡量链路质量,得到链路历史可靠性指标,并对链路历史可靠性指标进行归一化处理;根据韦布尔分布建立卫星故障率概率模型,基于卫星故障率概率模型优化卫星网络联合多路径选择;采用贪心算法求解多路径选择衍生的广义最大覆盖问题,根据求解结果使得选择的路径组合具有联合最低故障率。将最优路径组合存入卫星路由表,根据构建的存储联合最优路径组合的卫星路由表进行路由转发,提升低轨卫星网络导向型主备路由的可靠性和鲁棒性。
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公开(公告)号:CN117834451A
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202311654945.0
申请日:2023-12-05
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 , 中兴通讯股份有限公司
Inventor: 高然 , 忻向军 , 杨福林 , 许琦 , 黄鑫 , 闫景浩 , 蒋玲 , 姚海鹏 , 王斐 , 郭栋 , 李志沛 , 董泽 , 李欣颖 , 王富 , 周思彤 , 张琦 , 田清华 , 田凤 , 叶兵 , 刘建国
Abstract: 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:将当前的PAM‑8信号与其前后n个PAM‑8信号组合成条件向量。基于同步处理后的PAM‑8信号被视为真实数据。MHDRnet网络模型以真实数据和条件向量的组合作为输入特征序列进行训练。将所述预测信号与对应模分复用系统信道传输的信号进行比较,以计算归一化均方误差,从而得到MHDRnet网络模型的信道构建结果。信道构建结果有效地表征OAM模分复用通信系统中复杂的非线性效应,提高信道构建的准确性。此外,MHDRnet网络模型采用特征解耦的方式,借助多尺度神经分层残差网络实现信道构建,并且利用双重残差结构通过正向传播来更新模型参数,提高信道构建的稳定性。
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公开(公告)号:CN117579171A
公开(公告)日:2024-02-20
申请号:CN202311521882.1
申请日:2023-11-15
Inventor: 张琦 , 忻向军 , 姚海鹏 , 陈洁欣 , 高然 , 叶兵 , 田凤 , 王富 , 刘建国 , 田清华 , 王拥军 , 杨雷静 , 李志沛 , 潘晓龙 , 常欢 , 郭栋 , 周思彤
IPC: H04B10/516 , H04J14/06
Abstract: 本发明公开一种基于子集优化的八维网格编码调制方法及系统,涉及光通信领域,该方法包括利用2D基础星座对原始比特信号序列进行串并变换,构建八维网格编码调制空间以及相应的8D子集;所述2D基础星座为方形QAM;对8D子集进行网格编码调制,完成星座映射;将完成星座映射后的两路信号分别加载到光的X、Y两个偏振上,进行偏振复用,传输至接收端。本发明能够使高速光纤通信获得大量频谱效率增益的同时降低译码复杂度。
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公开(公告)号:CN114665971B
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202210275510.4
申请日:2022-03-21
IPC: H04B10/50 , H04B10/556 , G06N3/006 , G06N3/126 , G02B27/00
Abstract: 本发明公开的一种用于提高通信容量的多模式叠加光束的产生方法,属于光通信领域。本发明通过多值变异算子对粒子群算法的粒子速度进行自适应的变异操作,设计基于自适应变异粒子群的多模式叠加涡旋光束生成算法,改变传统产生算法中不同OAM模式的初始系数按预期比例赋值的思路,解决叠加模式过多时无法符合预期模式分布的问题,提高涡旋光束中不同OAM模式的均匀性和产生的模式数目,降低与预期功率分布的相关均方根误差系数,提高涡旋光栅的能量转换效率,增加OAM光通信系统中可用的OAM通道数目,同时提高生成迭代算法的迭代速率,进而提高多模式叠加涡旋光束生成产生效率。本发明能够高效、高精度生成多模式叠加涡旋光束。
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公开(公告)号:CN114035300B
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202111311955.5
申请日:2021-11-08
IPC: G02B7/28
Abstract: 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: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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