一种基于图模型网络的LDPC译码方法
    151.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114421970A

    公开(公告)日:2022-04-29

    申请号:CN202210056273.2

    申请日:2022-01-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于图模型网络的LDPC译码方法,包括以下步骤:S1、通过光纤通信系统获取LDPC编码数据作为图模型网络的训练数据;S2、针对选取的LDPC编码码字建立图模型网络;S3、进行图模型网络的训练,当图模型网络训练达到预期值或者训练次数达到最大值后将网络模型保存,保存下来的网络作为译码器进行光纤信道下的LDPC译码。本发明通过在LDPC译码的过程中使用包含可训练权重的图模型网络来代替传统的BP迭代结构,作为纠错码译码器实现软判决信息到原始信息码字的映射,弥补了传统迭代译码算法存在计算量大、迭代次数多的不足,并解决了一些深度学习网络只能局限于处理较短码长的译码问题,具有更好的兼容性、较低的计算复杂度和更优的误码性能。

    一种基于联合调制的全光汇聚系统及装置

    公开(公告)号:CN112636841B

    公开(公告)日:2022-04-19

    申请号:CN202011292081.9

    申请日:2020-11-18

    Abstract: 本发明实施例提供了一种基于联合调制的全光汇聚系统及装置,该系统包括:第一接入网、骨干网、解汇聚装置、第二接入网以及基于联合调制的全光汇聚装置;其中,第一接入网的一端连接全光汇聚装置的一端,全光汇聚装置的另一端连接骨干网的一端,骨干网的另一端连接解汇聚装置的一端,解汇聚装置的另一端连接第二接入网。全光汇聚装置用于接收第一接入网输出的多路电信号,将多路电信号携带的信息加载到光信号上,对光信号进行汇聚,得到一路汇聚光信号,并将汇聚光信号输入骨干网。骨干网用于将汇聚光信号传输至解汇聚装置。解汇聚装置用于接收骨干网输出的汇聚光信号,将汇聚光信号转换为多路电信号,并将转换得到的多路电信号传输至第二接入网。

    太赫兹信号垂直腔面发射器及其制作方法

    公开(公告)号:CN112736643B

    公开(公告)日:2022-04-08

    申请号:CN202110003808.5

    申请日:2021-01-04

    Abstract: 本公开实施例提供了一种太赫兹信号垂直腔面发射器及其制造方法,包括:有源层,包括第一发光子层、第二发光子层及运输匹配子层;中分布反射镜层,位于第一发光子层远离第二发光子层的一侧;中分布反射镜层包括多个交替排布的第一高折射率子层与第一低折射率子层;欧姆接触层,位于中分布反射镜层远离有源层的一侧;上分布反射镜层,位于欧姆接触层远离中分布反射镜层的一侧,包括多个交替排布的第二高折射率子层与第二低折射率子层;下分布反射镜层,位于有源层远离欧姆接触层的一侧,包括多个交替排布的第三高折射率子层与第三低折射率子层;非线性晶体层,位于上分布反射镜层远离欧姆接触层的一侧。

    一种波长可调谐的被动锁模光纤激光器

    公开(公告)号:CN114268006A

    公开(公告)日:2022-04-01

    申请号:CN202111570676.0

    申请日:2021-12-21

    Abstract: 本发明涉及一种波长可调谐的被动锁模光纤激光器,包括:半导体激光泵浦源、波分复用器、隔离器、掺铒增益光纤、环形器、压电陶瓷、耦合分束器、第一偏振控制器、起偏器、第二偏振控制器、半导体可饱和吸收镜及波长调谐装置;半导体激光泵浦源、波分复用器、隔离器、掺铒增益光纤、环形器、压电陶瓷、耦合分束器、第一偏振控制器、起偏器、第二偏振控制器依次连接形成闭环,半导体可饱和吸收镜与所述环形器连接,波长调谐装置与耦合分束器及压电陶瓷反馈相连。本发明中的上述激光器引入人工智能控制波长可调谐装置,基于压电陶瓷的逆压电效应,智能调节控制压电陶瓷两端电压,使得激光器腔长改变,从而实现脉冲激光器的脉冲波长可调谐。

    一种光纤非线性均衡方法及系统

    公开(公告)号:CN114070415A

    公开(公告)日:2022-02-18

    申请号:CN202111444875.7

    申请日:2021-11-30

    Abstract: 本发明公开了一种光纤非线性均衡方法及系统。该方法包括:截取光纤发射端和接收端的数据,并且对发射端的数据进行星座点标签映射处理,构建训练集和测试集;对所述训练集和所述测试集进行处理;构建CNN‑BiGRU神经网络模型;通过处理后的训练集对所述CNN‑BiGRU神经网络模型进行训练;通过训练好的CNN‑BiGRU神经网络模型对接收端的数据进行补偿,实现光纤非线性均衡。本发明通过搭建CNN与BiGRU结合的神经网络模型,将训练数据序列输入其内进行神经网络模型的训练,并使用测试数据对模型训练效果进行评估,每个时间步保存当前训练效果最好的模型,从而实现光纤非线性均衡。

    一种光标记调顶的柔性光互联方法

    公开(公告)号:CN113824526B

    公开(公告)日:2022-02-18

    申请号:CN202111382438.7

    申请日:2021-11-22

    Abstract: 本发明公开一种光标记调顶的柔性光互联方法,包括,根据已有光传送网路径规划,将路由交换节点信息、颗粒度信息、调制格式信息及冗余信息进行编码调制,与业务通道的净荷共同传输,提升光网络运行效率;对上述信息进行编码、数模转换、混合调制,从而将信息添加至业务信道;该部分信息需要在不影响原有净荷的基础上进行传输,通过信号接收与解调,在网络节点处对信息进行获取;由此在光网络内实现业务识别、业务追踪、路径规划,有效降低光传送网的复杂度;同时对编码过程、调制过程、信道冗余等方面进行优化,在上述要求的基础上有效提升频谱效率。

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