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公开(公告)号：CN113472435B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110730757.6
申请日：2021-06-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种光信号调制参数和损伤因素同时提取的方法，属于光通信领域。方法包括：获取不同调制参数和损伤因素下的信号光谱，预处理后将其作为训练集；将训练集作为输入，训练多任务卷积神经网络模型，所述多任务卷积神经网络模型通过共享卷积层和池化层所提取的信号光谱信息，针对不同任务，将特定的激活函数和神经元相连接；将所需分析的信号光谱输入至训练完成的多任务卷积神经网络模型，对多个光信号调制参数和损伤因素同时进行提取。
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公开(公告)号：CN113472435A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110730757.6
申请日：2021-06-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种光信号调制参数和损伤因素同时提取的方法，属于光通信领域。方法包括：获取不同调制参数和损伤因素下的信号光谱，预处理后将其作为训练集；将训练集作为输入，训练多任务卷积神经网络模型，所述多任务卷积神经网络模型通过共享卷积层和池化层所提取的信号光谱信息，针对不同任务，将特定的激活函数和神经元相连接；将所需分析的信号光谱输入至训练完成的多任务卷积神经网络模型，对多个光信号调制参数和损伤因素同时进行提取。
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公开(公告)号：CN112819179B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202110125270.5
申请日：2021-01-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种光信号调制参数提取模型的构建方法及其应用，属于光纤通信技术领域，包括：分别采用不同调制参数对单通道光信号进行调制，同时引入不同的损伤因素，得到具有不同调制参数和不同损伤因素的单通道光信号；生成单通道光信号的超高分辨率光谱，得到单通道光信号超高分辨率光谱样本集；对单通道光信号超高分辨率光谱样本集中的各样本进行特征提取形成训练特征向量集；以训练特征向量集为输入，训练特征向量集中的各特征向量所对应的调制参数为输出训练机器学习模型，得到光信号调制参数提取模型，该模型提取信号调制参数的准确性较高；本发明在信号受损伤较为严重时仍能准确提取调制参数，适用性较强。
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公开(公告)号：CN112819179A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110125270.5
申请日：2021-01-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种光信号调制参数提取模型的构建方法及其应用，属于光纤通信技术领域，包括：分别采用不同调制参数对单通道光信号进行调制，同时引入不同的损伤因素，得到具有不同调制参数和不同损伤因素的单通道光信号；生成单通道光信号的超高分辨率光谱，得到单通道光信号超高分辨率光谱样本集；对单通道光信号超高分辨率光谱样本集中的各样本进行特征提取形成训练特征向量集；以训练特征向量集为输入，训练特征向量集中的各特征向量所对应的调制参数为输出训练机器学习模型，得到光信号调制参数提取模型，该模型提取信号调制参数的准确性较高；本发明在信号受损伤较为严重时仍能准确提取调制参数，适用性较强。
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