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公开(公告)号：CN111917474B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202010710931.6
申请日：2020-07-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04B10/2543 , H04B10/516 , H04B10/61 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种隐式三元组神经网络及光纤非线性损伤均衡方法，属于光纤通信及均衡技术领域.包括隐式三元组神经网络及基于该网络的光纤非线性损伤均衡方法。所述方法：1)生成训练集、验证集以及测试集，具体为：生成二进制比特流、生成标签符号流、获取待处理符号流并生成样本及划分数据集2)优化隐式三元组神经网络，得到最优隐式三元组神经网络；初始化超参数搜索流程、初始化可调参数迭代流程、计算损失函数及所有可调参数的梯度并更新可调参数、迭代并评估优化结果，选取最优隐式三元组神经网络；3)测试隐式三元组神经网络，得到均衡后信号。所述神经网络及方法与现有技术相比计算代价更低，能进一步提升均衡效果。
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公开(公告)号：CN111917474A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010710931.6
申请日：2020-07-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04B10/2543 , H04B10/516 , H04B10/61 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种隐式三元组神经网络及光纤非线性损伤均衡方法，属于光纤通信及均衡技术领域.包括隐式三元组神经网络及基于该网络的光纤非线性损伤均衡方法。所述方法：1)生成训练集、验证集以及测试集，具体为：生成二进制比特流、生成标签符号流、获取待处理符号流并生成样本及划分数据集2)优化隐式三元组神经网络，得到最优隐式三元组神经网络；初始化超参数搜索流程、初始化可调参数迭代流程、计算损失函数及所有可调参数的梯度并更新可调参数、迭代并评估优化结果，选取最优隐式三元组神经网络；3)测试隐式三元组神经网络，得到均衡后信号。所述神经网络及方法与现有技术相比计算代价更低，能进一步提升均衡效果。
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公开(公告)号：CN111313974A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010091999.0
申请日：2020-02-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种信号幅度排序与比值计算的调制格式识别方法，属于相干光通信中的调制格式识别技术领域。包括如下步骤：第一步，计算相干接收复数信号的幅值；第二步，将复数信号的幅值进行升序排列；第三步，利用排序后某些特定幅值的均值进行比值计算；第四步，利用计算得到的比值实现调制格式识别。所述方法基于幅度分析，对频偏与激光器线宽引起的相位噪声不敏感，无需待处理数字通信信号的OSNR作为先验信息；降低了系统的复杂度，具有实现对信号实时监测的潜力；具有进一步识别其他幅度分布有差异的调制格式的潜力，应用更加广泛。
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公开(公告)号：CN109347776B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201811416115.3
申请日：2018-11-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种差分相位幅度比的光通信信号调制格式识别方法，属于调制识别技术领域。包括如下步骤：步骤A、对输入的待检测光通信信号进行相干检测、前端均衡、色散补偿、时钟恢复以及载波频偏补偿；步骤B、在MFI模块中计算AAR和DPDR；步骤C、计算调制格式识别因子R；步骤D、对步骤A的输出进行光信号调制格式识别；步骤E、根据光信号调制格式进行自适应均衡；步骤F、进行载波相位恢复；步骤G、对进行判决和译码。本方法在OSNR不小于12dB时能够识别光信号调制格式且不需载波恢复；不需大量训练数据集和复杂计算；输入信号OSNR不小于12dB时，能识别出QPSK、16QAM和64QAM三种调制方式。
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公开(公告)号：CN110166119A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910455497.9
申请日：2019-05-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04B10/079 , H04B10/40 , H04B10/50 , H04B10/556 , H04B10/61 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深层神经网络(Deep Neural Network，DNN)的相干光通信发射机监测方法，属于发射机监测技术领域。基于时间延迟、偏置电压误差和正交相移误差三种损伤机制导致信号星座图不同的特征分布；在接收端，接收的光信号和本地激光器输出的连续激光经过光混频器进行相干解调，测量相干接收信号的星座图，计算该星座图与理想星座点间的幅度差和角度差，并把幅值差和角度差作为一组数据输入深层神经网络，收集大量数据作为训练集输入深层神经网络进行训练，再使用测试集测试，监测三种物理损伤。所述方法能够分离并得到不同损伤的估计值；实现简单，减少了人工参与，降低了人工误差；能直接得到监测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109347776A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811416115.3
申请日：2018-11-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种差分相位幅度比的光通信信号调制格式识别方法，属于调制识别技术领域。包括如下步骤：步骤A、对输入的待检测光通信信号进行相干检测、前端均衡、色散补偿、时钟恢复以及载波频偏补偿；步骤B、在MFI模块中计算AAR和DPDR；步骤C、计算调制格式识别因子R；步骤D、对步骤A的输出进行光信号调制格式识别；步骤E、根据光信号调制格式进行自适应均衡；步骤F、进行载波相位恢复；步骤G、对进行判决和译码。本方法在OSNR不小于12dB时能够识别光信号调制格式且不需载波恢复；不需大量训练数据集和复杂计算；输入信号OSNR不小于12dB时，能识别出QPSK、16QAM和64QAM三种调制方式。
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公开(公告)号：CN106888054A
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201710133105.8
申请日：2017-03-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04B10/2513 , H04B10/61
CPC classification number: H04B10/25133 , H04B10/6161
Abstract: 本发明涉及一种加权优化的FIR时域色散均衡的方法，属于光通信技术领域。包括：步骤一、对光纤传输后的光脉冲信号进行相干解调和模数转换，得到采样信号电场，再计算复数电场；步骤二、计算FIR时域色散均衡方法的抽头数；步骤三、计算FIR时域色散均衡方法的抽头系数；步骤四、将步骤三输出的抽头系数与优化函数相乘，再经优化函数参量的优化，得到优化后的抽头系数；步骤五、用经过步骤四优化后的抽头系数进行均衡色散。本方法能用于不同传输速度和不同种类调制格式的光通信链路，进行光纤链路的色散均衡。
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公开(公告)号：CN105425209B
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201510810560.8
申请日：2015-11-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S5/16
Abstract: 本发明公开了一种用于室内定位的多光谱可见光定位系统，包括多个多光谱发射端和接收端两部分；多光谱发射端在满足照明要求的同时，为定位系统提供多个光谱标签，由电源模块、LED驱动与比例控制模块和多光谱固体光源组成；接收端则根据其拍摄到的多光谱固体光源的图像进行解算，得出接收端的位置实现定位，包括彩色成像探测器、光谱标签与位置识别模块和成像定位算法三部分；其中成像定位算法根据多光谱固体光源的大小及其成像大小估计接收端高度，再根据其成像位置和各多光谱发射端的空间坐标计算出接收端位置。本发明提出的定位系统可实现照明功能，还可在任意建筑物内部提供高精度定位，为基于位置的服务提供位置信息。
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公开(公告)号：CN105425209A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510810560.8
申请日：2015-11-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S5/16
CPC classification number: G01S5/16
Abstract: 本发明公开了一种用于室内定位的多光谱可见光定位系统，包括多个多光谱发射端和接收端两部分；多光谱发射端在满足照明要求的同时，为定位系统提供多个光谱标签，由电源模块、LED驱动与比例控制模块和多光谱固体光源组成；接收端则根据其拍摄到的多光谱固体光源的图像进行解算，得出接收端的位置实现定位，包括彩色成像探测器、光谱标签与位置识别模块和成像定位算法三部分；其中成像定位算法根据多光谱固体光源的大小及其成像大小估计接收端高度，再根据其成像位置和各多光谱发射端的空间坐标计算出接收端位置。本发明提出的定位系统可实现照明功能，还可在任意建筑物内部提供高精度定位，为基于位置的服务提供位置信息。
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公开(公告)号：CN105301561A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510671573.1
申请日：2015-10-13
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S5/16
CPC classification number: G01S5/16
Abstract: 本发明涉及一种基于频分复用的可见光高精度室内定位方法,属于可见光通信技术领域。本发明首先对不同LED施加不同频率的信号；然后在接收端接收到LED信号的强度和频率，利用快速傅里叶变换区分不同的LED及其强度，最终使用RSS方法实现高精度定位。方法简单易行，便于实现，相对于LED同步发送信号的定位方法减少了设备冗余度，大大提高了可拓展性，并且能够消除背景光造成的定位误差，相对于通常的LED异步发送信号的定位方法则大大提高了定位的精度。
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