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公开(公告)号：CN104038298A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410259586.3
申请日：2014-06-12
Applicant: 北京邮电大学 , 中国空间技术研究院通信卫星事业部
Abstract: 本发明公开了一种基于链路感知的卫星网络自适应联合频谱检测方法，该方法根据链路感知技术获取的当前卫星链路参数计算得出两个判决门限值(一个较高门限值，一个较低门限值)，按能量检测法计算待检测信号的能量并与两门限值进行比较，若能量大于等于较高值判为存在主用户信号，小于等于较低值判为不存在主用户信号；若能量落在两判决门限值之间则对信号进行循环平稳特性检测。本发明在频谱检测中引入了链路感知技术，该技术不需借助大量实验测试就可实时获取信道状态，能够提升频谱检测的实时性及准确性；而联合频谱检测方法发挥了能量检测简单和循环平稳特性检测准确的优点，并能较大限度规避二者的不足，最终实现系统整体检测性能的提升。
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公开(公告)号：CN104038298B
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201410259586.3
申请日：2014-06-12
Applicant: 北京邮电大学 , 中国空间技术研究院通信卫星事业部
IPC: H04B17/336 , H04B17/373 , H04B7/185
Abstract: 本发明公开了一种基于链路感知的卫星网络自适应联合频谱检测方法，该方法根据链路感知技术获取的当前卫星链路参数计算得出两个判决门限值(一个较高门限值，一个较低门限值)，按能量检测法计算待检测信号的能量并与两门限值进行比较，若能量大于等于较高值判为存在主用户信号，小于等于较低值判为不存在主用户信号；若能量落在两判决门限值之间则对信号进行循环平稳特性检测。本发明在频谱检测中引入了链路感知技术，该技术不需借助大量实验测试就可实时获取信道状态，能够提升频谱检测的实时性及准确性；而联合频谱检测方法发挥了能量检测简单和循环平稳特性检测准确的优点，并能较大限度规避二者的不足，最终实现系统整体检测性能的提升。
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公开(公告)号：CN115469399B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202111416416.8
申请日：2021-11-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G02B6/122
Abstract: 本发明提供一种辅助薄层型端面耦合器，包括硅衬底、埋氧层和二氧化硅包层，所述二氧化硅包层内设有：输入段波导，包括条形中心波导以及多个辅助薄层波导，各所述辅助薄层波导在垂直于其延伸方向上的横截面形状均为长条状矩形，且各辅助薄层波导在延伸方向上各横截面的长边尺寸逐渐减小，多个辅助薄层波导的第一端端面的长边围成闭合方形，条形中心波导的第二端端面及各辅助薄层波导的第二端端面均位于端面耦合器的第二端端面内侧，且各辅助薄层波导与条形中心波导之间均间隔有预设距离；输出段波导，输出段波导的第一端与条形中心波导的第二端相接，输出段波导垂直于其延伸方向上的横截面面积沿延伸方向逐渐增大。
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公开(公告)号：CN119625362A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510152391.7
申请日：2025-02-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/762 , G06V20/17
Abstract: 本发明提供了一种基于图注意力网络的无人机集群网络凝聚聚类方法和装置，涉及无人机集群网络聚类的技术领域，包括：获取无人机集群网络的原始图；基于节点矩阵和当前图注意力网络的编码器，计算每个无人机节点在全部对应邻居节点影响下的隐藏表示，再预测每个无人机节点和对应的邻居节点之间的链接概率，生成无人机集群网络的重构图；根据原始图和重构图确定的重构损失，调整图注意力网络；基于凝聚聚类算法和隐藏表示将符合预设条件的无人机节点合并为多个节点簇，生成新的无人机集群网络；对新的无人机集群网络进行凝聚聚类操作；以缓解无人机集群网络的聚类效率，聚类精确度以及图结构信息利用率不高的技术问题。
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公开(公告)号：CN119051705A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410891472.4
申请日：2024-07-04
IPC: H04B7/185
Abstract: 本发明公开的一种大规模低轨卫星网络拥塞感知和故障预测方法，属于涉及卫星故障定位领域。本发明对链路状态序列进行时空融合编码，降低链路状态信息的稀疏性。通过选出最优矩阵作为预测模型的输入，提高数据训练和预测效率。采用Informer模型对链路状态序列进行训练并预测，通过多头ProbSparse自注意力层和自注意力蒸馏层两部分提取长序列；解码器通过掩蔽多头ProbSparse自注意力层和多头注意力层进行生成式预测，输出多步预测矩阵，提高对故障预测的速度。计算基于差值概率分布的故障检测间隔，降低检测报文的开销。通过对故障检测参数的动态更新和预测到检测再到预测的循环，在降低检测开销的同时不断提升卫星节点拥塞感知和故障预测的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118842543A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410896604.2
申请日：2024-07-04
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/391 , H04B10/80
Abstract: 本发明公开了一种含有微粒与气泡的水下散射信道模拟方法，包括如下步骤：步骤1设置水下信道参数，初始化气泡半径及位置分布；步骤2初始化输入光束，并扫描发射光子；步骤3更新运动步长，追踪光子轨迹及偏振态，记录光子位置；步骤4判断光子是否遇到气泡并进行相应运算；步骤5判断光子是否到达接收屏，更新接收屏光场；步骤6统计接收屏的振幅及相位。本方法能够针对实际水域情况构造含有微米尺寸粒子和气泡的水下散射信道，从而得到结构光束经过水下复杂信道后的幅度和空间相位，同时粒子参数以及气泡位置、半径分布等系数可调，可以根据实际水域情况更精确地模拟水下信道散射情况，可用于水下光通信系统的性能分析。
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公开(公告)号：CN118573281B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411043309.9
申请日：2024-07-31
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B10/291 , H04Q11/00
Abstract: 本发明提供一种光网络运维方法、携带多维光标签的信号生成与传输方法和系统，运维方法包括：交换节点接收发送端的携带多维光标签的信号，将该信号分为较高和较低功率的携带多维光标签的信号；将较低功率的携带多维光标签的信号进行恢复预处理，得到恢复的多个一维光标签信号；将恢复的多个一维光标签信号的二维矩阵表征输入交换节点部署的多维光标签识别模型，以使得多维光标签识别模型输出多维光标签，多维光标签识别模型包括依次连接的空间模块、时间模块和拼接模块等，空间模块的输出还连接拼接模块的输入；根据输出的多维光标签信息构建多级动态反馈队列，根据多级动态反馈队列对较高功率的携带多维光标签的信号以波分复用方式转发。
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公开(公告)号：CN118764096A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410746278.7
申请日：2024-06-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明属于光纤通信系统技术领域，具体涉及一种基于一阶微扰理论和神经网络的联合建模方法，该方法具体包括：步骤S1：基于一阶微扰理论的非线性分析，得到简化后的非线性扰动系数Cm,n：步骤S2：应用复值条件生成对抗网络拟合简化后的非线性扰动系数Cm,n。本发明在普通单模光纤相干通信系统中，创造性的提出将复值条件生成对抗网络(CV‑CGAN)应用到传统的基于微扰理论的非线性建模方法中，有效拟合非线性扰动系数，减少了对信道信息的需求，提高了信道建模的灵活性和通用性，并降低了数据处理以及计算的复杂度，很好地完成非线性噪声的建模，提高建模效果。
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公开(公告)号：CN116155393B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202310147364.1
申请日：2023-02-20
Applicant: 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
Inventor： 常欢 , 忻向军 , 李宇哲 , 高然 , 张琦 , 姚海鹏 , 张文全 , 武瑞德 , 黄鑫 , 闫景浩 , 董泽 , 郭栋 , 潘晓龙 , 胡善亭 , 李志沛 , 王富 , 田清华 , 田凤
IPC: H04B10/516 , H04L27/36 , H04L27/38
Abstract: 本发明公开一种基于自动编码器的几何‑概率成形光信号产生方法，属于光通信领域。本发明通过自动编码器生成光信号，并通过自动编码器的迭代训练过程不断更新生成的成信号，在自动编码器训练完成后，得到适合传输信道的光信号调制方法，通过解码器，将自动编码器的低维信息重构回高维表达式；自动编码器预测输入的回归任务，负责自动构建发射星座，并将发射比特与发生星座点对应，发射信号通过光纤信道添加损伤，接收信号通过解码器还原为比特序列。本发明能够降低难以定量考虑信道损伤而带来的影响；产生的光信号符合光纤信道的最佳分布；仅需要改变信道参数便实现对不同光纤信道环境的最佳光信号调试。
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公开(公告)号：CN118264318A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410161124.1
申请日：2024-02-05
IPC: H04B10/25 , H04B13/02 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开的一种基于物理先验神经网络的水下湍流波前相位恢复方法，属于光通信技术领域。本发明实现方法为：利用高斯光束作为探测光束经过海洋湍流信道；构建包括U‑Net网络的模型，采用混合输入输出算法分区域处理方法决相位包裹问题；采用角谱传输理论模拟光信号传输过程，构建多维度损失函数的联合损失函数，通过联合损失函数评估U‑Net网络生成的海洋湍流相位屏信息与真实值的差别程度，更新U‑Net网络模型权重，不断训练后直至损失函数收敛，U‑Net网络完成海洋湍流相位屏的生成。由基于物理先验的U‑Net神经网络模型预测海洋湍流相位屏信息，利用海洋湍流相位屏信息对发送光信号进行波前相位预补偿，提高水下无线光通信波前相位检测精度和效率。
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