公开(公告)号：CN118764116A

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202410746682.4

申请日：2024-06-11

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 王拥军 ,  杨海锋 ,  李超 ,  韩露 ,  黄兴源 ,  郑寓茜 ,  高恒达 ,  董诗雨 ,  张琦 ,  忻向军

IPC: H04B17/391 ,  H04B10/25

Abstract: 一种基于复值条件生成式对抗网络的光纤信道建模方法，属于光通信领域，包括：搭建包括复值条件生成式对抗网络的相干光纤通信系统；采用微分方程描述光脉冲信号在单芯少模光纤中的传输行为，给出能够支持N个模式且每个模式都具有两个正交偏振态的光耦合非线性薛定谔方程方程；利用分步傅里叶法近似求解上述方程；先由生成器通过接收先验分布的噪声数据和预处理后的训练数据来生成与真实数据具有相同分布的伪数据，再由判别器区分真实数据和伪数据；训练时生成器和判别器交替进行，并以纳什均衡作为优化目标。本发明简化了复值信号的预处理过程，降低了数据处理的复杂程度，减少了通道相关相位信息的丢失，提高了建模精度。

公开(公告)号：CN118611805A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410745990.5

申请日：2024-06-11

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 王拥军 ,  高恒达 ,  杨海锋 ,  李超 ,  韩露 ,  黄兴源 ,  刘硕 ,  周新然 ,  张琦 ,  忻向军

IPC: H04B17/391 ,  H04B10/25 ,  G06N3/084

Abstract: 基于物理诱导神经网络的原理驱动少模光纤建模方法，属于少模光纤领域，包括：利用物理诱导神经网络求解NLSE方程，建立基于物理诱导神经网络的原理驱动少模光纤信道模型；物理诱导神经网络的输入神经元代表时间和距离帧，输出神经元分别代表NLSE方程解的实部和虚部；少模光纤信道模型的输入和输出在进入模型前和在离开模型后分别进行归一化和反归一化处理；少模光纤信道模型的损失函数包含原始NLSE方程和输入信号的初始条件；模型训练阶段。本发明不需要确定计算步长，任何传播距离的复杂度都保持不变，有效避免了由于配置错误而导致结果错误的风险，时间消耗减少。