一种超高阶delta-sigma调制方法

    公开(公告)号:CN118473890A

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202410924680.X

    申请日:2024-07-11

    Abstract: 本发明提供一种超高阶delta‑sigma调制方法,包括获取比特信息,通过调制映射方法形成星座图,将星座图划分为多个方形的子星座集合,进行子星座重叠整形重新分配概率,形成概率整形后的星座图;将比特信息重新映射到概率整形后的星座图上,形成QAM调制信号;使用高阶Delta‑Sigma调制器对QAM调制信号进行DSM调制,生成PAM4形式的数字信号并输出,接收数字信号,确定星座点位置,恢复和解码得到原始信号。本发明创新地结合DSM和概率整形技术,有效降低了量化噪声的影响和误码率,同时有效对抗了非线性问题,降低信号失真,增强了系统稳定性。

    一种基于神经网络逆向设计的少模光纤参数优化方法

    公开(公告)号:CN117235919A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202311114201.X

    申请日:2023-08-31

    Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络逆向设计的少模光纤参数优化方法,包括:设定少模光纤对应的光纤参数,并生成对应的几何模型与光纤结构截面图;构建神经网络模型,计算模间非线性的模式差分群时延参数和模内非线性的模式相关损耗参数,并与光纤有效折射率、有效模场面积作为初始值一同输入至神经网络模型中,得到优化后的结果参数;对经过优化的结果参数进行判断,通过反向传播不断调整网络的权值和阈值,将其输入神经网络模型进行优化,直至达到结束条件。本发明通过搭建神经网络结构的机器学习技术,通过大量数据训练对光纤参数进行集中优化,能更加高效、精确地得到适用模分复用通信系统的光纤参数,从而提高长距离FMF通信的传输质量。

    基于Polar码和多样性DNA联合编码的加密方法

    公开(公告)号:CN117155538A

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202311272431.9

    申请日:2023-09-28

    Abstract: 本发明公开了基于Polar码和多样性DNA联合编码的加密方法,包括如下步骤:获取待加密的原始数据流进行串并转换处理后,得到多通道并行数据流;基于混沌序列x,将多通道并行数据流分成三路子载波;基于混沌序列y、混沌序列z和混沌序列w,分别对信息索引位矩阵、列表循环冗余矩阵和比特反转矩阵进行加密操作,得到多个置乱后矩阵;根据置乱后矩阵,对三路子载波进行DNA编码加密后合并再进行Polar编码,得到加密后的数据流。本发明采用DNA编码进行加密,并行性强、存储容量大,同时采用Polar码可以以相对较低的译码复杂度实现香农极限,整体方案既能提升整个系统的安全性能,还能有效提升系统传输的可靠性和有效性。

    一种基于可变自编码器的信道匹配非网格化编码调制方法

    公开(公告)号:CN115955279B

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN202310242421.4

    申请日:2023-03-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于可变自编码器的信道匹配非网格化编码调制方法,包括:获取非网格化信号输入预训练的可变自编码器,基于其星座的几何位置和分布概率进行几何概率编码,生成多维参量,输入预置的非线性的仿真光纤信道;经非线性的仿真光纤信道后进入同构的可变自解码器,计算传输链路的广义互信息;进行广义互信息判断,若当前信号星座分布为信道匹配的最优非网格化星座分布或多维参量的迭代次数达到预设值,则输出当前信号。本发明借助可变自编码器实现概率成形和几何成形的混合成形方案,根据信道反馈智能迭代出信道匹配的最优成形方案,实现链路广义互信息的最大化,最终完成信道匹配的非网格化信号编码调制过程。

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