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公开(公告)号:CN115811364B
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202211459566.1
申请日:2022-11-16
申请人: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 江苏雅泰歌思通讯技术有限公司
IPC分类号: H04B10/61 , H04B10/11 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要: 一种大容量光通信系统自适应损伤补偿方法,属于光通信领域。本发明实现方法为:采用的网络模型为Y‑Net结构,其输入是由电耦合器件探测到的畸变OAM光束的强度图像,输出是预测的大气湍流的相位屏和OAM模式数。该结构能降低自适应损伤补偿系统的复杂度,提高系统的补偿效率。将该输出的相位屏的复共轭加载到传输光束中去补偿大气湍流对OAM光束的畸变,从而使传输光束的传输功率增高,提升传输模式的纯度;同时,Y‑Net上端路径采用跳跃连接共享上下文信息,拟合出更接近于实际湍流相位的相位屏信息,以补偿实际受大气湍流影响的OAM光束,使其传输功率提高。本发明适用于光通信等领域,用以提升通信系统的传输能力。
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公开(公告)号:CN117560116A
公开(公告)日:2024-02-13
申请号:CN202311510660.X
申请日:2023-11-14
发明人: 张琦 , 忻向军 , 姚海鹏 , 赵一 , 高然 , 田凤 , 刘博 , 王富 , 叶兵 , 刘建国 , 田清华 , 王拥军 , 杨雷静 , 李志沛 , 李欣颖 , 潘晓龙 , 常欢 , 周思彤 , 郭栋 , 田博 , 董泽
IPC分类号: H04L1/00 , H04L41/142 , H04L43/0888 , H04L69/324 , H04W28/02 , H04W28/06 , H04W80/02
摘要: 本发明公开一种数据链路层切换方法、系统、设备及介质,涉及通信技术领域;该方法包括:在给定信道差错概率的纠错编码系统中,监测无线信道状态,计算无线信道吞吐量最大时对应的最优分组长度;基于最优分组长度对光纤信道的数据帧进行拆分,得到无线数据包净荷;将无线数据包净荷进行重构,得到符合无线信道传输标准的数据帧。本发明的目的是提供一种数据链路层切换方法、系统、设备及介质,采用“直接拆分‑再封装”转换方式,有效提升了专用网络通信数据链路层信道切换效率。
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公开(公告)号:CN117220807A
公开(公告)日:2023-12-12
申请号:CN202311224970.5
申请日:2023-09-21
申请人: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 雅泰歌思(上海)通讯科技有限公司
发明人: 常欢 , 忻向军 , 高然 , 刘博 , 马铭 , 张琦 , 姚海鹏 , 黄鑫 , 董泽 , 李欣颖 , 郭栋 , 李志沛 , 王富 , 潘晓龙 , 周思彤 , 朱磊 , 胡善亭 , 张文全 , 武瑞德 , 闫景浩
IPC分类号: H04B17/391 , H04B10/25 , G06N3/094 , G06N3/0464
摘要: 一种基于深度学习的多维复用光通信系统信道构建方法,属于光通信领域。采用改进的条件生成对抗网络构建多芯光纤通信系统,通过构建改进的条件向量对多芯光纤建模,并构建优化的损失函数来训练网络。改进的条件生成对抗网络包括生成器和判别器,生成器捕获训练数据的分布,通过噪声向量和条件向量映射,生成相同分布的伪数据来欺骗鉴别器;判别器通过添加修改后的条件向量来对真实数据和虚假数据进行判别。生成器和鉴别器在对抗过程中交替训练,最终达到纳什平衡,此时将生成器代替光通信系统仿真中的光纤部分,并且其生成的数据与原数据具有高度相同的特征。本发明适用于光通信领域,用于提高多芯光纤通信系统信道建模的效率和准确性。
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公开(公告)号:CN116389287A
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN202310612694.3
申请日:2023-05-29
申请人: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 雅泰歌思(上海)通讯科技有限公司 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
发明人: 高然 , 忻向军 , 姚海鹏 , 许琦 , 葛洪武 , 黄鑫 , 吴巍 , 郭栋 , 常欢 , 董泽 , 潘晓龙 , 李志沛 , 周思彤 , 刘欣雨 , 朱磊 , 李欣颖 , 张琦 , 王富 , 张文全 , 武瑞德 , 闫景浩
摘要: 本发明公开的一种模分复用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:基于发送的M‑PAM信号序列构建条件向量,基于同步处理后的M‑PAM信号序列构建真实数据,基于条件向量和真实数据构建训练数据集;构建用于模分复用系统信道构建的AWCGAN网络模型,条件向量作为网络模型中生成器网络模型的输入特征序列,真实数据作为网络模型中鉴别器网络模型的输入特征序列;训练网络模型;将测试集中的条件向量输入到训练好生成器网络,输出得到每个信号的预测信号,将预测信号与对应模分复用系统信道传输的真实信号数据计算归一化均方误差,得到网络模型的信道构建结果,提高OAM模分复用系统信道构建的精准度。
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公开(公告)号:CN115987404A
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202310265881.9
申请日:2023-03-20
申请人: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 江苏雅泰歌思通讯技术有限公司 , 雅泰歌思(上海)通讯科技有限公司
IPC分类号: H04B10/70 , H04B10/50 , H04B10/516 , H04B10/61
摘要: 本发明公开的基于预编码和概率整形联合优化生成光子射频信号的方法,属于通信领域。本发明实现方法为:将二进制信息序列拆分为基本层和处理层序列;处理层序列输入分布匹配器生成具有期望概率分布的非均匀符号序列,结合象限位和信息位实现概率整形,并将信息序列经过QAM调制转换为PS‑QAM信号;利用预编码技术对信号的振幅和相位预处理;将调制信号与射频正弦波信号混频后,驱动马赫曾德尔调制器对分布反馈式激光器产生的连续光波实现光载波抑制调制;光毫米波信号经过光纤传输,利用光电探测器拍频获得光子射频信号;光子射频信号经过无线传输,在接收端通过数字信号处理恢复信息序列,实现完整光纤无线融合RoF系统传输。
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公开(公告)号:CN111953473A
公开(公告)日:2020-11-17
申请号:CN202010818336.4
申请日:2020-08-14
申请人: 北京邮电大学
摘要: 本发明实施例提供了一种信号处理方法及装置,发送端可以基于预设调制方式的调制阶数,对原始信号进行编码,得到编码信号;基于预设的混沌方程,生成目标混沌序列;基于目标混沌序列,对编码信号进行加密,得到加密信号;按照预设调制方式,对加密信号进行调制,得到对应的已调信号,并向接收端发送已调信号。接收端可以在接收到发送端发送的已调信号时,按照预设调制方式,对已调信号进行解调,得到加密信号;基于预设的混沌方程,生成目标混沌序列;基于目标混沌序列,对加密信号进行解密,得到编码信号;对编码信号进行解码,得到原始信号。基于上述处理,在提高信号的安全性的前提下,使得接收端能够获得原始信号。
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公开(公告)号:CN110176962B
公开(公告)日:2020-08-14
申请号:CN201910413482.6
申请日:2019-05-17
申请人: 北京邮电大学
IPC分类号: H04B10/516 , H04B10/564 , H04L1/00 , H04B10/60
摘要: 本发明实施例提供了一种基于TCM‑概率成形的光信号处理方法及装置,其中方法包括:对预设星座图进行子集分割,得到星座图子集;针对第一预设数量路第一数据的其中第三预设数量路第一数据进行卷积编码,得到编码序列;针对第一预设数量路第一数据的其中第四预设数量路第一数据进行星座点分布匹配,得到比特序列,第四预设数量路第一数据被分布匹配至星座图子集中不同星座点的概率,基于各星座点与坐标原点之间的距离确定,概率随距离增加而降低;基于所确定的星座图子集,对比特序列进行星座映射,得到第一复数信号;将第一复数信号进行光调制,得到调制光信号,并发送调制光信号。本发明实施例能够降低系统所发送信号的平均功率。
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公开(公告)号:CN110176962A
公开(公告)日:2019-08-27
申请号:CN201910413482.6
申请日:2019-05-17
申请人: 北京邮电大学
IPC分类号: H04B10/516 , H04B10/564 , H04L1/00 , H04B10/60
摘要: 本发明实施例提供了一种基于TCM-概率成形的光信号处理方法及装置,其中方法包括:对预设星座图进行子集分割,得到星座图子集;针对第一预设数量路第一数据的其中第三预设数量路第一数据进行卷积编码,得到编码序列;针对第一预设数量路第一数据的其中第四预设数量路第一数据进行星座点分布匹配,得到比特序列,第四预设数量路第一数据被分布匹配至星座图子集中不同星座点的概率,基于各星座点与坐标原点之间的距离确定,概率随距离增加而降低;基于所确定的星座图子集,对比特序列进行星座映射,得到第一复数信号;将第一复数信号进行光调制,得到调制光信号,并发送调制光信号。本发明实施例能够降低系统所发送信号的平均功率。
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公开(公告)号:CN118605016A
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202410601775.8
申请日:2024-05-15
摘要: 本发明公开的一种基于全光衍射神经网络的光纤图像显示恢复方法,属于光信号处理领域。本发明实现方法为:搭建光纤成像系统光路,在空间光调制器上展示待传输的图像,用CCD相机采集光纤输出的散斑;将L个板上N×N元素对穿过其的光线的相位调制参数设置为用于学习的参数矩阵,当光波经过衍射板,其输出都被视作一个经过板上对应参数相位调制的子光源,板间过程以菲涅尔衍射过程作为物理模型在计算机进行训练,训练过程采取学习率衰减的优化方法加快收敛,得到能够从散斑恢复出原图像的参数矩阵;根据训练好的衍射神经网络模型参制作衍射神经板,将制作的全光衍射板放置于分束器与CCD相机之间,基于全光衍射神经网络从光域直接实现光纤图像显示恢复。
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公开(公告)号:CN117896489A
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202311593824.X
申请日:2023-11-27
申请人: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 锐光信通科技有限公司
IPC分类号: H04N7/18 , H04N7/22 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要: 本发明涉及一种基于小样本学习的环芯光纤抗扰高保真成像装置及方法,属于光纤成像领域。该方法包括:在空间光调制器上加载MNIST原始图像;使用激光器的激光为光源对原始图像进行照射,以将原始图像像素信息加载到光束上;将信号光束调制为轨道角动量光束并进行各向同性边缘滤波;信号光束通过环芯光纤传输得到散斑图案;将散斑图案和其对应的原始图案用于小样本神经网络的训练;在加扰环境中采集新的测试散斑,并作为已训练的小样本神经网络的输入,得到恢复后的图像,并计算其平均准确率。其中,所述原始图像数据集来自MNIST数据集,训练集数量为9500,测试集数量为500,所述加扰环境为使用振荡器对光纤施加扰动。本发明适用光纤成像领域,实现扰动环境下高准确率的光纤成像。
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