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公开(公告)号:CN117353809A
公开(公告)日:2024-01-05
申请号:CN202311249881.6
申请日:2023-09-26
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04B10/079 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种光通信信号损伤因素识别方法及系统,属于光通信技术领域,包括:将原始光谱信号S输入至由正常样本训练好的卷积自编码器,得到重构光谱信号S';若S与S'间的差异小于第一阈值,则判定无损伤;否则,将S输入至已训练好的基于卷积神经网络的多标签学习模型,得到损伤识别结果;基于卷积神经网络的多标签学习模型包括:多标签学习模块,用于生成 个标签集,标签集表示从f个损伤类别中选取的k个损伤类别;以及多任务卷积神经网络模型,其提取光谱信号特征图后,利用 个与标签集一一对应的分类子网络进行分类,并通过分类结果融合和阈值判定得到损伤识别结果。本发明能够在异常样本量有限的情况下实现光信号的多损伤同时识别。
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公开(公告)号:CN112147738B
公开(公告)日:2021-07-02
申请号:CN202011117066.0
申请日:2020-10-19
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种可抑制受激布里渊散射效应的高拉曼增益光纤及制备方法,其中,光纤包括纤芯、包层、涂覆层。纤芯半径为1μm~4μm,纤芯相对折射率差为0.9%~3%。纤芯外的包层从内到外依次为:下陷内包层、外包层。厚度分别为1μm~20μm和38.5μm~60.5μm,下陷内包层相对折射率差为‑1.6%~‑0.02%。包层外的涂覆层从内到外依次为:内涂覆层和外涂覆层,厚度分别为25μm~45μm和30μm~50μm。本发明提供的光纤具有高拉曼增益系数和较高的布里渊阈值,通过在光纤纤芯和包层中引入不同掺杂可获得声光场的共同激励,在减小有效模面积,提高拉曼增益系数的同时,还将声场扩散至内包层中导通,降低了声光模耦合效率,有效地抑制了光纤中的受激布里渊散射效应。
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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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公开(公告)号:CN112147738A
公开(公告)日:2020-12-29
申请号:CN202011117066.0
申请日:2020-10-19
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种可抑制受激布里渊散射效应的高拉曼增益光纤及制备方法,其中,光纤包括纤芯、包层、涂覆层。纤芯半径为1μm~4μm,纤芯相对折射率差为0.9%~3%。纤芯外的包层从内到外依次为:下陷内包层、外包层。厚度分别为1μm~20μm和38.5μm~60.5μm,下陷内包层相对折射率差为‑1.6%~‑0.02%。包层外的涂覆层从内到外依次为:内涂覆层和外涂覆层,厚度分别为25μm~45μm和30μm~50μm。本发明提供的光纤具有高拉曼增益系数和较高的布里渊阈值,通过在光纤纤芯和包层中引入不同掺杂可获得声光场的共同激励,在减小有效模面积,提高拉曼增益系数的同时,还将声场扩散至内包层中导通,降低了声光模耦合效率,有效地抑制了光纤中的受激布里渊散射效应。
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