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公开(公告)号：CN109901289B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201910311932.0
申请日：2019-04-18
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种用于产生多模式叠加涡旋光束的相位全息图的设计方法，该方法包括以下步骤：①给定目标涡旋光束的模式组合，以及各模式相对幅度，为设计符合要求的相位全息图，根据其相位函数与各模式的傅里叶变换关系，构建泛函约束优化问题；②利用Lagrange乘子法求解泛函约束优化问题，求得相位函数的数学表达式，结合约束条件，将泛函约束优化问题转换成一般的约束优化问题；③构建并求解泛函约束优化问题对应的最小二乘优化问题，将最优解作为步骤②中一般约束优化问题的初值，最终通过非线性求解器Knitro求解步骤②中一般约束优化问题。本发明设计方法为产生较高能量效率与均匀性的多模式叠加涡旋光束提供了一个新的思路，存在一定的实用价值。
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公开(公告)号：CN110855357A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911142191.4
申请日：2019-11-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B10/11 , H04B10/116
Abstract: 一种基于轨道角动量(Orbital angular momentum,OAM)的逆向调制的全双工自由空间光通信系统方案，可以在逆向调制(Modulating retro-reflector,MRR)的基础上进行高阶调制从而提高系统的频带利用率，同时可实现全双工通信。本发明提供的全双工逆向调制自由空间光通信系统，由发射/接收终端和逆向调制终端构成。本发明基于轨道角动量调制，使得空间光通信逆向调制系统可以进行高阶调制，提高系统的频带利用率；全双工的上下行机制又可保证通信双方同时进行通信。本发明系统结构简单，实施可行性高，易于推广。
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公开(公告)号：CN109682465A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811634967.X
申请日：2018-12-29
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种轨道角动量空间光通信系统下的单强度探测自适应光学修复系统。本发明提供的自适应光学修复系统，由发送装置、接收装置以及自适应光学模块构成。本发明基于混合输入输出算法(Hybrid Input Output Algorithm,HIOA)，只需要在接收端探测畸变探针光束在傅里叶频域的强度分布，即可计算传输过程中大气湍流引起的畸变相位，从而达到修复畸变轨道角动量光束的目的。本发明系统结构简单，省去了传统的波前传感器，降低了系统成本，易于推广。
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公开(公告)号：CN107894662A
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201711088558.X
申请日：2017-11-08
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: G02B27/0012 , G06F17/10
Abstract: 本发明提供了一种用于OAM光束相位修复的改进SPGD算法。该算法操作方式为：在接收端设置初始泽尼克系数与初始变形镜电压，设置符合伯努利分布的电压扰动值与泽尼克系数扰动值；分别利用区域法(Z-SPGD)与模式法(M-SPGD)产生扰动相位；将两种算法产生的扰动相位对应相加，得到改进算法的总扰动相位；计算总扰动相位对应的变形镜制动电压；利用电压控制变形镜面型，修复光束，测量光束的性能指标；利用性能指标计算下次迭代时M-SPGD中泽尼克系数与Z-SPGD中的变形镜电压；重复迭代步骤直到算法收敛，输出电压值。该修复方法能够降低M-SPGD对变形镜的分辨率要求，同时能够有效提高收敛速度，解决Z-SPGD收敛速度慢的问题，有利于满足OAM通信系统对实时性的需求。
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公开(公告)号：CN119728351A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411547457.4
申请日：2024-11-01
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 中国电信集团卫星通信有限公司
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明公开的一种无源光网络的噪声整形方法，属于光纤通信领域。本发明实现方法为：通过自动编码器的编码器生成噪声整形滤波器的抽头系数，应用于信号传输前的噪声整形处理。在发送端，将随机产生的符号序列转换成比特序列并映射到对应的星座点，经过调制后得到调制信号；调制信号通过噪声整形滤波器对量化噪声重新分配，再发送至信道中；在接收端，接收信号经过解调后，通过自动编码器的解码器还原为对数似然比的形式，用于计算损失函数，更新神经网络权值。在自动编码器的迭代训练过程中不断更新生成的噪声整形滤波器，训练得到适合给定传输信道的噪声整形滤波器。根据噪声整形滤波实现无源光网络的噪声整形。本发明具有计算复杂度和处理延迟低、信道适应能力强的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119449167A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411381939.7
申请日：2024-09-30
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 中国电信集团卫星通信有限公司
IPC: H04B10/079 , H04B17/391 , H04Q11/00
Abstract: 本发明公开的一种用于无源光网络通信系统的信道构建方法，属于光纤通信领域。本发明实现方法为：基于同步处理后的M‑QAM信号序列，当前的M‑QAM信号被视为真实数据。条件向量和真实数据被组合用于构建训练数据集，构建用于无源光网络系统信道构建的TFPNet网络模型。TFPNet网络模型以真实数据和条件向量的组合作为输入特征序列进行训练，充分地处理信号特征，在处理当前时刻信号数据时，能够结合利用训练数据中的前序信号数据信息，对信号数据序列进行序列化特征融合，更好地表征当前信号与前序信号之间的非线性干扰关系。本发明具有更低的计算复杂度，能高效率恢复模分复用系统中传输的数据符号，补偿无源光网络光通信系统中的线性损伤与非线性损伤。
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公开(公告)号：CN119363241A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411176855.X
申请日：2024-08-26
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 中国电信集团卫星通信有限公司
IPC: H04B10/61 , H04B10/524 , H04B10/54 , H04J14/04 , H04J14/00 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种模分复用通信系统非线性损伤补偿方法，属于光纤通信领域。本发明通过捕获输入数据的信号特征，并对输入数据进行充分地特征序列化融合处理，在处理当前时刻信号数据时，能够结合利用训练数据中的前序信号数据信息，即对信号数据序列进行序列化特征融合，更好地表征当前信号与前序信号之间的非线性干扰关系。本发明能够准确地拟合轨道角动量模分复用系统具有高随机性和复杂性的非线性模型。本发明具有更低的计算复杂度，同时能高效率恢复模分复用系统中传输的数据符号，从而补偿模分复用光通信系统的器件非线性，能够解决轨道角动量模分复用系统中随机非线性损伤导致接收信号还原度不够高的问题。
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公开(公告)号：CN119051706A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410891576.5
申请日：2024-07-04
IPC: H04B7/185
Abstract: 本发明公开的基于韦布尔分布的卫星网络可靠导向型主备路由计算方法，属于卫星网络和工业互联网领域。本发明实现方法为：在低轨卫星网络场景下，通过星历得到链路历史可用信息，构建时变多普勒网络效应模型来衡量链路质量，得到链路历史可靠性指标，并对链路历史可靠性指标进行归一化处理；根据韦布尔分布建立卫星故障率概率模型，基于卫星故障率概率模型优化卫星网络联合多路径选择；采用贪心算法求解多路径选择衍生的广义最大覆盖问题，根据求解结果使得选择的路径组合具有联合最低故障率。将最优路径组合存入卫星路由表，根据构建的存储联合最优路径组合的卫星路由表进行路由转发，提升低轨卫星网络导向型主备路由的可靠性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118605016A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410601775.8
申请日：2024-05-15
Abstract: 本发明公开的一种基于全光衍射神经网络的光纤图像显示恢复方法，属于光信号处理领域。本发明实现方法为：搭建光纤成像系统光路，在空间光调制器上展示待传输的图像，用CCD相机采集光纤输出的散斑；将L个板上N×N元素对穿过其的光线的相位调制参数设置为用于学习的参数矩阵，当光波经过衍射板，其输出都被视作一个经过板上对应参数相位调制的子光源，板间过程以菲涅尔衍射过程作为物理模型在计算机进行训练，训练过程采取学习率衰减的优化方法加快收敛，得到能够从散斑恢复出原图像的参数矩阵；根据训练好的衍射神经网络模型参制作衍射神经板，将制作的全光衍射板放置于分束器与CCD相机之间，基于全光衍射神经网络从光域直接实现光纤图像显示恢复。
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公开(公告)号：CN117896489A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311593824.X
申请日：2023-11-27
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 锐光信通科技有限公司
IPC: H04N7/18 , H04N7/22 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于小样本学习的环芯光纤抗扰高保真成像装置及方法，属于光纤成像领域。该方法包括：在空间光调制器上加载MNIST原始图像；使用激光器的激光为光源对原始图像进行照射，以将原始图像像素信息加载到光束上；将信号光束调制为轨道角动量光束并进行各向同性边缘滤波；信号光束通过环芯光纤传输得到散斑图案；将散斑图案和其对应的原始图案用于小样本神经网络的训练；在加扰环境中采集新的测试散斑，并作为已训练的小样本神经网络的输入，得到恢复后的图像，并计算其平均准确率。其中，所述原始图像数据集来自MNIST数据集，训练集数量为9500，测试集数量为500，所述加扰环境为使用振荡器对光纤施加扰动。本发明适用光纤成像领域，实现扰动环境下高准确率的光纤成像。
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