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公开(公告)号：CN115842593B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310134513.0
申请日：2023-02-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B10/516 , H04B10/61
Abstract: 本发明提供一种语义相干光通信方法及系统，在发射端和接收端分别设置预训练的语义编码网络和语义解码网络，在发射端对信源进行语义提取，进行数字信号处理后通过波形发生器转换为发射端电信号，再放大后经双偏振IQ调制器调制为第一光信号进行传输。在接收端将第一光信号连续转换为数字信号后，再由语义解码网络处理并输出信源，以实现语义通信，精准传输信源所携带的含义信息。
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公开(公告)号：CN113419307B
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202110598444.X
申请日：2021-05-31
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种光纤成像系统包括：激光器，图像采集装置，第一多模光纤，第二多模光纤，光纤耦合器和第三多模光纤；光纤耦合器的第一端口位于光纤耦合器的一侧，光纤耦合器的第二端口位于光纤耦合器的另一侧；第一多模光纤与光纤耦合器的一个第一端口连接，第二多模光纤与光纤耦合器的另一个第一端口连接；第三多模光纤与光纤耦合器的第二端口连接。激光器生成的第一光束经第一多模光纤到达光纤耦合器，并经第三多模光纤照射至待成像物体。第一光束经待成像物体反射得到第二光束，第二光束经第三多模光纤到达光纤耦合器，并经第二多模光纤到达图像采集装置。图像采集装置生成待成像物体的初始图像，提高光纤成像系统的适用范围。
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公开(公告)号：CN113556173A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202111096152.2
申请日：2021-09-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B10/079 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种非线性区光信噪比监测方法和装置，该方法包括：采用数字信号处理器对光纤相干传输系统的输出信号进行处理，并获得幅度柱状图和辅助校准非线性噪声的自适应滤波器抽头系数，该处理包括IQ不平衡补偿处理、电色散补偿处理、解偏振复用处理、频偏补偿处理、相位损伤恢复处理和码间干扰均衡处理；从幅度柱状图中提取第一数目的基于幅度柱状图的特征，基于幅度柱状图的特征包括：峰值位置特征、标准差特征和峰值最大值特征；从数据集中选择样本数据加权输入至预先建立的用于进行光信噪比监测的神经网络模型，以基于神经网络模型获得光信噪比监测结果，所述数据集中的样本数据包括提取的基于幅度柱状图的特征和自适应滤波器抽头系数。
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公开(公告)号：CN113033457A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110378856.2
申请日：2021-04-08
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种软故障识别模型训练和软故障识别方法、装置，其中，软故障识别模型训练方法包括：获取多个正常样本信号的数字谱、以及多个带标签的软故障样本信号的数字谱；计算各正常样本信号的残差谱；基于各正常样本信号的残差谱，训练自动编码器；计算各软故障样本信号的残差谱；基于各软故障样本信号的残差谱、各软故障样本信号的标签、以及完成训练的自动编码器，训练支持向量机；确定由完成训练的自动编码器和完成训练的支持向量机组成的软故障识别模型。以此，提高软故障识别模型的识别精度，从而提高软故障识别结果的准确性和泛化性。
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公开(公告)号：CN110324080A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910578593.2
申请日：2019-06-28
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B10/079
Abstract: 本发明实施例提供了一种光性能监测的方法、装置、电子设备及介质，涉及光纤通信技术领域，用于实现光性能监测。本发明实施例的方案包括：获取通过色散补偿的待监测光信号的信号星座图，将信号星座图输入监测模型，监测模型基于二值神经网络和训练集训练得到，所述训练集包括待训练光信号的信号星座图以及各待训练光信号对应的调制格式和光信噪比，获取监测模型输出的结果，根据输出结果确定待监测光信号的调制格式和光信噪比。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109167627A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201811172412.8
申请日：2018-10-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B10/079
Abstract: 本申请实施例提供了一种调制格式及光信噪比监测方法及装置，涉及光电子技术领域，所述方法包括：获取待监测信号；通过预设的恒模算法，确定所述待监测信号的信号幅度图；将所述信号幅度图输入至基于多任务学习的神经网络中，其中，所述基于多任务学习的神经网络包括第一输出层和第二输出层；根据所述第一输出层的输出结果，确定所述待监测信号的调制格式，根据所述第二输出层的输出结果，确定所述待监测信号的光信噪比。采用本申请，能够提高调制格式以及光信噪比的检测准确率。
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公开(公告)号：CN119109521A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411279572.8
申请日：2024-09-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B10/61
Abstract: 本申请提供相干光通信方法及相干光通信系统，方法包括：对数字信号进行包含有误差反馈噪声整型的数字信号处理，得到预补偿后的数字信号；对该信号依次进行数模转换及信号放大，得到放大后的第一模拟信号；对该信号进行相干光调制，得到调制后的光信号，基于标准单模光纤将光信号传输至接收装置，以使接收装置根据光信号生成对应的数字信号并进行包含有基于斯托克斯域解偏振的自适应均衡的数字信号处理，以得到解调后的数字信号。本申请能够在降低相干光通信成本以及不显著提高计算复杂度的基础上，有效提高传输信号的质量和信噪比，并能够提高接收到的数字信号的处理效率，进而能够实现适用于相干光通信场景的信号的高质量及高效传输。
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公开(公告)号：CN118015126A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410237403.1
申请日：2024-03-01
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T11/00 , G01N21/35 , G01N21/47 , G06T17/00 , G06T3/4023 , G06V10/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于衍射编码的红外高光谱压缩采集芯片参数训练、采集方法及系统，构建训练数据集，包含不同波段的自然光及其真实红外高光谱；构建初始光学模块，包括衍射光学元件和红外传感器；根据预设的不同衍射光学元件高度图在红外传感器上形成不同的点扩散函数，以对自然光的真实红外高光谱进行调制，结合红外传感器的光谱响应生成红外高光谱灰度图；构建初始神经网络，输入红外高光谱灰度图，输出重构红外高光谱，采用训练数据集训练，构建真实红外高光谱和重构红外高光谱的损失，对光学模块和神经网络进行优化，以组合得到红外高光谱采集模型。该红外高光谱采集模型仅需单次曝光就能获得高精度的红外高光谱信息，效率高、成像分辨率高。
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公开(公告)号：CN116579959B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202310396077.4
申请日：2023-04-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T5/50 , G06T5/80 , G06V10/58 , G06V10/52 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种用于高光谱图像的融合成像方法及装置，包括：获取全色图像，提取全色图像的高频细节；获取相机采集的测量值和掩膜，生成重建高光谱图像数据，将全色图像的高频细节、重建高光谱图像数据及全色图像进行级联得到级联后的三维数组，并输入至卷积神经网络模型得到三维数组的特征表示；将三维数组的特征表示输入至多尺度多深度网络模型得到多尺度多深度特征表示；将重建高光谱图像数据输入至通道注意力模块得到全局特征对应的权重系数，将权重系数与多尺度多深度特征表示相乘得到高光谱图像的最终特征，将最终特征与重建高光谱图像数据进行叠加得到融合后的高光谱图像。该方法消除了高光谱图像中的伪影，提高了高光谱图像的空间分辨率。
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公开(公告)号：CN117560082A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311322292.6
申请日：2023-10-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B10/2507 , H04B10/2575 , H04B10/69 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种编码调制一体化的低分辨率光通信方法和系统，用于在发送端和接收端设备之间实现图像数据的传输。所述方法包括：由发送端接收图像数据，利用预训练的编码器对图像数据进行特征提取和编码，再经过发送端数字信号处理模块、任意波形发生器、发大器将数字信号转换为波形信号，利用激光器与光学调制器将电信号形式的图像数据转换为光信号，经由光链路传输至接收端的光电探测器，光电探测器将光信号转换电信号，再通过电信号数字采样示波器、接收端数字信号处理模块、预训练的解码器，输出还原的图像数据。本发明利用深度学习提取图像特征和进行高效压缩，使用低分辨率的数模和模数转换器实现低成本的同时，能够改善量化噪声和失真等问题，以提高图像传输的性能和鲁棒性。
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