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公开(公告)号：CN117309127A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202310652811.9
申请日：2023-06-05
Applicant: 常州京信新一代信息技术研究院有限公司 , 北京理工大学
IPC: G01H9/00
Abstract: 本发明涉及光纤传感领域，具体涉及一种波前调制全光纤超声波传感器及其制作方法。本波前调制全光纤超声波传感器包括：单模光纤、渐变折射率光纤；其中所述渐变折射率光纤的一端与单模光纤熔接，用于将单模光纤传输的入射光进行扩束和准直，从而反射平行光束；所述渐变折射率光纤适于通过飞秒激光在其另一端面上制作相位阶跃，以形成超紧凑的干涉传感器头；以及所述干涉传感器头的端面还设置有金膜层。本传感器利用相位前调制技术可以对超声波进行检测。渐变折射率光纤端面的全二氧化硅超薄 相位阶跃，不仅确保了传感器可以耐受高强度聚焦超声场，而且几乎不受温度的影响。
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公开(公告)号：CN116015474A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211610973.8
申请日：2022-12-13
Applicant: 常州京信新一代信息技术研究院有限公司
IPC: H04B10/61 , H04L25/03 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明属于光纤通信技术领域，具体涉及一种基于深层卷积神经网络的非线性均衡方法。本发明的基于深层卷积神经网络的非线性均衡方法设计的卷积神经网络，利用卷积网络对输入数据的降维效果，对接收信号进行处理，并且引入了多层的全连接层提升网络的非线性拟合能力，用以实现对系统损伤的进一步补偿；网络中计算交叉熵作为损失函数，分析网络预测结果与实际发送信号之间的差距，使用adam优化器对网络参数进行优化训练，在损失函数的输出收敛后，使用网络模型对传输的信号进行非线性补偿并判决，用来提升通信系统的传输性能。
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公开(公告)号：CN116192593A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310210684.7
申请日：2023-03-02
Applicant: 常州京信新一代信息技术研究院有限公司 , 北京理工大学
IPC: H04L27/34 , H04L25/03 , H04B10/2507
Abstract: 本发明涉及光纤通信领域，具体涉及一种基于聚类的概率整形信号的判决方法，本方法包括：获取待判决的概率整形M‑QAM信号数据集；搜寻并确定每一个概率整形M‑QAM信号数据点的最k近邻概率整形M‑QAM信号数据点，并计算各概率整形M‑QAM信号数据点与其对应的最k近邻概率整形M‑QAM信号数据点构成的角度方差；通过比较各概率整形M‑QAM信号数据点的角度方差与预设的角度方差阈值，将各概率整形M‑QAM信号数据点划分为内部点或边界点；设置内部点划分规则和边界点归属规则，以将概率整形M‑QAM信号数据集划分为M个簇；根据概率整形M‑QAM信号数据集划分为M个簇的聚类结果，完成每个概率整形M‑QAM信号的有效判决；本方法可以对概率整形信号实现灵活准确的星座点判决，提升系统的传输性能。
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公开(公告)号：CN114553315B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202210187883.6
申请日：2022-02-28
Applicant: 常州京信新一代信息技术研究院有限公司
IPC: H04B10/2507 , H04B10/2543 , H04B10/40 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于光纤通信技术领域，具体涉及一种基于CNN‑biRNN的光纤非线性均衡方法及系统，其中基于CNN‑biRNN的光纤非线性均衡方法包括：采集光纤发射端和接收端的数据，并对数据进行处理；根据处理的数据构建对应的特征序列；构建训练数据集和测试数据集；构建CNN‑biRNN模型；根据训练数据集对CNN‑biRNN模型进行训练；以及通过训练好的CNN‑biRNN模型根据测试数据集获取对应的恢复的发射端数据，提高了判决准确率，实现光纤非线性均衡，降低误比特率。
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