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公开(公告)号：CN114035300A
公开(公告)日：2022-02-11
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：CN119743196A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411811117.8
申请日：2024-12-10
Applicant: 北京理工大学 , 烽火通信科技股份有限公司 , 北京邮电大学
IPC: H04B10/079 , H04Q11/00
Abstract: 一种PON的光传输及监测方法，属于光纤通信领域。本发明实现方法为：搭建光纤通信系统，接收光信号转成电信号后计算电信号的二阶矩、四阶矩；利用光谱分析仪测量步骤一光信号的真实OSNR；通过二阶矩、四阶矩以及真实OSNR计算信号峭度参考值；通过波特率、发射功率、传输距离拟合信号峭度，得到信号峭度表达式；将信号峭度表达式代入统计矩方法中计算OSNR估计值，根据OSNR估计值实现PON的光传输。本发明能够在多种不同波特率的光纤通信系统中拥有比现有方法更低的OSNR估计误差，同时，本发明通过波特率、发射功率、传输距离直接拟合信号峭度，避开信号相关函数的选取和计算，能够实现比现有的非线性修正的统计矩方法更低的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN119544118A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411492141.X
申请日：2024-10-24
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 中国电信集团卫星通信有限公司
IPC: H04B17/391 , H04J14/02 , H04Q11/00 , H04B10/25 , H04L27/34
Abstract: 本发明公开的一种用于无源光网络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：基于同步处理后的M‑QAM信号序列，当前的M‑QAM信号被视为真实数据。条件向量和真实数据被组合用于构建训练数据集，构建用于无源光网络系统信道构建的TFPNet网络模型。TFPNet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，充分地处理信号特征，在处理当前时刻信号数据时，能够结合利用训练数据中的前序信号数据信息，对信号数据序列进行序列化特征融合，更好地表征当前信号与前序信号之间的非线性干扰关系。本发明具有更低的计算复杂度，能高效率恢复模分复用系统中传输的数据符号，补偿无源光网络光通信系统中的线性损伤与非线性损伤。
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公开(公告)号：CN119382795A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411287340.7
申请日：2024-09-13
Abstract: 本发明公开的一种基于独立成分分析的相干光通信系统信道均衡方法，属于光纤通信技术领域。本发明实现方法为：通过采集多维复用相干光传输系统接收端接收的目标信号，首先对该目标信号进行分块处理，降低计算的复杂度，继而进行数据白化操作，消除数据中特征之间的相关性，并对每个数据块进行权重矩阵的迭代。在每次迭代过程结束后，自适应调节遗忘因子，通过使用自适应遗忘因子来优化参数，使得白化矩阵和权重矩阵不断收敛，根据最优的迭代效果，进行信道均衡，准确恢复原始信息，即实现基于独立成分分析的多维复用相干光传输系统信道均衡。本发明能够有效抑制多维复用相干光传输系统中的信道间串扰，提高光纤通信系统的稳定性及质量。
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公开(公告)号：CN118972018A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410960276.8
申请日：2024-07-17
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 中国电信集团卫星通信有限公司
IPC: H04J14/00 , G06F17/15 , G06F17/16 , H04L41/16 , H04L41/142
Abstract: 一种快速随机卷积核变换的光纤传输非线性补偿方法，属于光纤通信技术领域。采用多样的随机卷积核对信号进行卷积变换提取时序特征，能够针对传输系统的信号损伤特点，进行非线性损伤补偿；通过卷积核权重设置，将卷积运算过程中的乘法转换为加法，实现高效快速的卷积变换；通过不同膨胀系数的设置，多尺度地提取信号的时序特征，从而提取到信号的长期时序依赖关系，有助于接收信号的损伤补偿和信号识别；经过快速随机卷积核变换后，仅需要一个简单的线性分类器就能够对损伤信号进行非线性补偿，避免了多层神经网络的结构设计和大量的计算开销。本发明适用于光纤通信技术领域，实现低复杂度、高准确度的损伤补偿，提升光通信系统的通信质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114039670A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111210109.4
申请日：2021-10-18
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 中国五洲工程设计集团有限公司 , 中兵勘察设计研究院有限公司
Inventor： 高然 , 王斐 , 忻向军 , 刘卫华 , 齐安乐 , 张琦 , 田清华 , 田凤 , 王拥军 , 常欢 , 周思彤 , 李志沛 , 王富 , 郭栋 , 于超 , 刘欣雨 , 崔奕 , 许琦 , 刘达
IPC: H04B10/516 , H04B10/61 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开的一种模分复用通信系统非线性损伤补偿方法，属于光纤通信领域。本发明基于概率神经网络实现OAM通信系统PAM传输非线性补偿，将数据符号按记忆长度M分组，记忆长度M越长概率神经网络构建的OAM通信系统非线性模型更加逼近真实的OAM通信系统模型，根据OAM通信系统的记忆长度和误码率要求改变概率神经网络的样本形式，选用能够消除OAM通信系统非线性在时域对多个数据符号影响且兼顾补偿效率的样本形式，通过选用样本形式能够在具有更低补偿复杂度的同时能高效率恢复OAM系统中传输的数据符号，从而高精度高效率补偿非线性对OAM光通信系统的信息传输性能的影响，降低误码率。本发明能够节省算力，降低实际应用中的硬件配置要求。
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公开(公告)号：CN114039670B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202111210109.4
申请日：2021-10-18
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 中国五洲工程设计集团有限公司 , 中兵勘察设计研究院有限公司
Inventor： 高然 , 王斐 , 忻向军 , 刘卫华 , 齐安乐 , 张琦 , 田清华 , 田凤 , 王拥军 , 常欢 , 周思彤 , 李志沛 , 王富 , 郭栋 , 于超 , 刘欣雨 , 崔奕 , 许琦 , 刘达
IPC: H04B10/516 , H04B10/61 , G06F18/2321
Abstract: 本发明公开的一种模分复用通信系统非线性损伤补偿方法，属于光纤通信领域。本发明基于概率神经网络实现OAM通信系统PAM传输非线性补偿，将数据符号按记忆长度M分组，记忆长度M越长概率神经网络构建的OAM通信系统非线性模型更加逼近真实的OAM通信系统模型，根据OAM通信系统的记忆长度和误码率要求改变概率神经网络的样本形式，选用能够消除OAM通信系统非线性在时域对多个数据符号影响且兼顾补偿效率的样本形式，通过选用样本形式能够在具有更低补偿复杂度的同时能高效率恢复OAM系统中传输的数据符号，从而高精度高效率补偿非线性对OAM光通信系统的信息传输性能的影响，降低误码率。本发明能够节省算力，降低实际应用中的硬件配置要求。
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公开(公告)号：CN119728351A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411547457.4
申请日：2024-11-01
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 中国电信集团卫星通信有限公司
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明公开的一种无源光网络的噪声整形方法，属于光纤通信领域。本发明实现方法为：通过自动编码器的编码器生成噪声整形滤波器的抽头系数，应用于信号传输前的噪声整形处理。在发送端，将随机产生的符号序列转换成比特序列并映射到对应的星座点，经过调制后得到调制信号；调制信号通过噪声整形滤波器对量化噪声重新分配，再发送至信道中；在接收端，接收信号经过解调后，通过自动编码器的解码器还原为对数似然比的形式，用于计算损失函数，更新神经网络权值。在自动编码器的迭代训练过程中不断更新生成的噪声整形滤波器，训练得到适合给定传输信道的噪声整形滤波器。根据噪声整形滤波实现无源光网络的噪声整形。本发明具有计算复杂度和处理延迟低、信道适应能力强的优点。
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公开(公告)号：CN119449167A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411381939.7
申请日：2024-09-30
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 中国电信集团卫星通信有限公司
IPC: H04B10/079 , H04B17/391 , H04Q11/00
Abstract: 本发明公开的一种用于无源光网络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：基于同步处理后的M‑QAM信号序列，当前的M‑QAM信号被视为真实数据。条件向量和真实数据被组合用于构建训练数据集，构建用于无源光网络系统信道构建的TFPNet网络模型。TFPNet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，充分地处理信号特征，在处理当前时刻信号数据时，能够结合利用训练数据中的前序信号数据信息，对信号数据序列进行序列化特征融合，更好地表征当前信号与前序信号之间的非线性干扰关系。本发明具有更低的计算复杂度，能高效率恢复模分复用系统中传输的数据符号，补偿无源光网络光通信系统中的线性损伤与非线性损伤。
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公开(公告)号：CN119363241A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411176855.X
申请日：2024-08-26
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 中国电信集团卫星通信有限公司
IPC: H04B10/61 , H04B10/524 , H04B10/54 , H04J14/04 , H04J14/00 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种模分复用通信系统非线性损伤补偿方法，属于光纤通信领域。本发明通过捕获输入数据的信号特征，并对输入数据进行充分地特征序列化融合处理，在处理当前时刻信号数据时，能够结合利用训练数据中的前序信号数据信息，即对信号数据序列进行序列化特征融合，更好地表征当前信号与前序信号之间的非线性干扰关系。本发明能够准确地拟合轨道角动量模分复用系统具有高随机性和复杂性的非线性模型。本发明具有更低的计算复杂度，同时能高效率恢复模分复用系统中传输的数据符号，从而补偿模分复用光通信系统的器件非线性，能够解决轨道角动量模分复用系统中随机非线性损伤导致接收信号还原度不够高的问题。
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