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公开(公告)号：CN110932809A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911142143.5
申请日：2019-11-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B17/391 , H04B10/073 , G06F30/20 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供一种光纤信道模型模拟方法及装置，该方法包括：获取所需光纤仿真传输的信号数据；将所述信号数据和光纤长度参数，输入至预设的深度神经网络模型，根据所述深度神经网络模型的输出结果，确定所述光纤长度的光纤信道输出的信号数据；其中，所述深度神经网络模型，根据确定的光纤长度和信道输出结果的样本信号数据，进行训练后得到。训练好的深度神经网络网络能够实现高速和高鲁棒性的信号数据的光纤信道仿真。与目前的方法相比具有较低的复杂度，大大减少了对光纤信道进行建模所需的专业知识以及复杂程度，只要获得足够的输入输出数据以及距离参数即可对任意光纤信道进行建模，且建模及模型运行所需时间较短。
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公开(公告)号：CN107342962B
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201710533175.2
申请日：2017-07-03
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的深度学习智能星座图分析方法，涉及光通信技术领域，其中通过搭建并训练卷积神经网络模块对星座图进行性能分析，包括以下步骤：获取星座图训练数据集；对星座图进行预处理；训练CNN模块进行特征提取；将所需分析的星座图经预处理后输入训练完成的CNN模块进行模式识别和性能分析；输出分析结果。本发明将基于卷积神经网络的深度学习技术应用到星座图分析中，解决了传统星座图性能分析中无法直接处理原始数据、需进行人工干预的问题，利用CNN实现了星座图原始图像信息分析的智能化和自动化，可以作为示波器的星座图软件处理模块及仿真软件的星座图分析模块，进而嵌入到测试仪器中进行智能信号分析和性能监测。
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公开(公告)号：CN110519664A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910722503.2
申请日：2019-08-06
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供一种软件定义光网络中收发机的配置方法及装置。其中，方法包括：将软件定义光网络的配置前网络状态输入至决策网络，获取所述决策网络的输出结果；根据所述输出结果，从预设的配置动作集中确定目标配置动作，并根据所述目标配置动作对所述软件定义光网络中的收发机进行配置。本发明实施例提供的方法及装置，通过持续对训练网络进行训练，并基于训练网络得到决策网络，以将软件定义光网络的配置前网络状态输入至决策网络，根据决策网络的输出结果，从预设的配置动作集中确定目标配置动作，并根据目标配置动作对软件定义光网络中的收发机进行配置，节省了配置时间，并降低了资源占用。
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公开(公告)号：CN109104243A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810864862.7
申请日：2018-08-01
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B10/116 , H04B10/40 , H04L29/06
Abstract: 本发明实施例提供一种像素通信方法，包括：获取待发送信息，将所述待发送信息进行编码并封装成至少一个数据帧；将所述数据帧转化为多张由像素点组成的帧图像信息，通过所述帧图像信息，构建视频信息，并将所述视频信息通过可见光的形式发送至接收端；其中，所述视频信息通过屏幕或投影的影像中的发光的像素点作为光信号发送端，所述接收端通过摄像头接收到所述视频信息。本发明提供的方法，通过此方法，将待发送信息转化为视频信息投射在屏幕上，在可见光波段进行通信，可传递的信息种类丰富，不受互联网信号覆盖环境限制与影响，可以缓解移动通信的频谱资源耗尽的问题，同时基于可见光的短波频谱的高度定向特性，可应用在电磁敏感环境中。
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公开(公告)号：CN104883226B
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201410073820.3
申请日：2014-02-28
Applicant: 北京邮电大学 , 中兴通信股份有限公司
IPC: H04B10/572 , H04B10/07 , H04J14/02
Abstract: 本发明涉及基于拍频噪声实现无色光网络单元上行光波长设定的方法：在无色ONU（105）中接入用于产生拍频噪声的低带宽光电探测器，微波功率计将其测得的拍频噪声功率实时传输给控制单元（1053），控制单元（1053）根据拍频噪声功率大小，判断可调谐激光器或可调谐光发射机当前输出的光波长是否与下行光信号波长一致，若一致则将可调谐激光器或可调谐光发射机的工作波长设定为当前光波长或指定的光波长，否则控制单元（1053）将控制可调谐激光器或可调谐光发射机继续做光波长轮询。该发明使得基于可调谐激光器或可调谐光发射机的无色ONU可以不需借助光线路终端（OLT）而独立地实施上行光波长的设定，可以广泛的应用于波分复用的无源光网络技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105182473B
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201510600580.2
申请日：2015-09-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G02B6/293
Abstract: 本发明涉及一种波长选择光阻塞器，所述波长选择光阻塞器包括：光偏振转变组件，设置在所述光输入/输出组件与聚光/偏光透镜组件之间；分光组件，设置在所述聚光/偏光透镜组件与波长信道控制组件之间，用于将入射光信号中不同波长产生空间分离；波长信道控制组件由两行一维液晶阵列组成，设置在偏振光转置组件的端面上，用于控制波长信道的打开，衰减及关断；偏振光转置组件，用于设定将入射的偏振光产生一定的偏移，将各波长信道的光输出至设定的输出端口。本发明利用液晶单元阵列，实现双光路的可选波长阻塞和衰减功能。
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公开(公告)号：CN103391258B
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201310277695.3
申请日：2013-07-03
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/911 , H04Q11/00
Abstract: 本发明提供一种基于分布式碎片集中度的资源分配方法及装置，涉及光网络通信技术领域。包括步骤：S1、通过最短路径算法为网络业务寻找路径,确定路径所经过的每条链路的公共频谱；S2、找出第一时隙段，第一时隙段为公共频谱中的连续空闲时隙数目小于阈值M的时隙段；S3、根据网络业务所需的频隙数,在所述第一时隙段上遍历连续频谱，确定所述连续频谱的多种资源分配方式，然后计算每种资源分配方式下每条链路的碎片集中度之和；选择使所述每条链路的碎片集中度之和最大的资源分配方式，对网络业务进行资源分配。本发明还提供了一种装置。本发明解决了网络业务中降低链路的碎片程度和降低业务阻塞率的问题；使得为后续业务分配连续资源的成功率更高。
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公开(公告)号：CN103294903B
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201310184963.7
申请日：2013-05-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供一种网络业务流的泊松过程的计算机模拟方法。该方法首先通过设定平均网络业务到达量和网络业务总量得到网络业务到达率，网络业务到达率为平均网络业务到达量和网络业务总量的比值；然后产生一个0到网络业务总量‑1之间的随机数，如果该随机数小于平均网络业务到达量，那么业务产生，否则业务不产生。通过证明表明该模拟方法的业务产生过程满足泊松过程，因此，可以使用该方法进行网络业务流的计算机模拟。该方法不需要调用负指数分布函数，而通过模拟网络到达率来进行模拟泊松过程，对网络业务流的仿真更简单方便，通俗易懂。
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公开(公告)号：CN105187112A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510631297.6
申请日：2015-09-29
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: H04B7/08 , H04B1/7115 , H04B10/116
CPC classification number: H04B7/0862 , H04B1/7115 , H04B10/116
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于可见光通信的信号接收方法、装置及可见光通信系统，所述方法的具体实施步骤包括：接收多个初始信号；根据每个初始信号中的目标预设序列，计算每条支路的信噪比；将所计算得到的每条支路的信噪比与预设阈值进行比较，将大于所述预设阈值的信噪比对应的支路确定为有效支路；根据每条有效支路的信噪比，对各有效支路接收到的初始信号中的目标伪随机序列进行合并处理，得到所述源伪随机序列所对应的接收端待利用信号。本实施例通过计算每条支路的信噪比，并根据各支路的信噪比区分有效支路和无效支路，然后只利用有效支路的目标伪随机序列计算接收端待利用信号，保证了接收端待利用信号的质量。
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