公开(公告)号：CN118138011A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202311547392.9

申请日：2023-11-20

Applicant: 北京邮电大学 ,  天津市职业大学

Inventor： 忻向军 ,  田清华 ,  翁国翔 ,  张琦 ,  段文燕 ,  李晓慧 ,  曹宇 ,  王富 ,  田凤 ,  杨雷静 ,  潘轶群

IPC: H03H21/00

Abstract: 本发明公开了一种平方根容积卡尔曼滤波器调优参数的自适应更新方法，使用平方根容积卡尔曼滤波算法，并基于平均判决误差协方差，引入平方根系数，自适应动态更新调优参量，避免了误差协方差和调优参数的正定分解，调优参量可以基于场景的不同自适应到合适的值，最大限度的提升算法对偏振旋转噪声的容忍度，提升系统稳定性和滤波精度。综上所述，本方法可对光传输偏分复用系统中偏振态旋转进行追踪及补偿，得到均衡后的信号，在相干光通信领域有着重要的应用前景。

公开(公告)号：CN117938264A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410138497.7

申请日：2024-01-31

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 田清华 ,  忻向军 ,  贾玮钰 ,  刘博 ,  朱磊 ,  王富 ,  田凤 ,  周思彤 ,  杨雷静 ,  潘晓龙 ,  潘轶群

IPC: H04B10/2543 ,  H04B10/2513 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及光纤通信技术领域，特别涉及一种基于回归耦合值的GRU神经网络非线性均衡方法，首先重塑接收信号序列的数据结构并矩阵化；接着在训练阶段，利用基于非线性薛定谔方程的非线性损伤误差因子指导网络更新，在应用阶段，将信号输入GRU神经网络，通过网络的传播算法得到信号非线性损伤补偿结果。本发明方法采用基于回归耦合值的GRU神经网络算法实现信号非线性损伤的捕捉和补偿，解决数字反向传播和学习型均衡算法中存在的算法复杂度高、迭代次数多、非线性补偿能力有限的问题，进一步提升非线性均衡算法的有效性和实用性，在涉及光通信的数字信号处理领域有着重要的应用前景。