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公开(公告)号：CN111988089B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202010716133.4
申请日：2020-07-23
Applicant: 北京邮电大学 , 北京理工大学 , 中国联合网络通信有限公司网络技术研究院 , 长飞光纤光缆股份有限公司
Inventor： 忻向军 , 张琦 , 陈茜 , 高然 , 潘晓龙 , 田凤 , 田清华 , 姚海鹏 , 李良川 , 王光全 , 王瑞春 , 胡鹏 , 杨爱英 , 王拥军 , 杨雷静 , 常欢 , 王曦朔 , 李姗姗
IPC: H04B10/25 , H04B10/2513
Abstract: 本发明涉及一种用于光纤通信系统的信号补偿方法及系统。该方法包括：将光纤通信系统的接收信号进行模数转换，得到数字信号；基于带动量的自适应梯度下降法，获取当前迭代的非线性补偿过程中的参量；采用数字反向传播算法，对数字信号进行非线性补偿，得到非线性补偿信号；采用盲相位搜索算法，进行载波相位恢复处理，得到相位恢复信号；根据相位恢复信号，计算当前迭代的盲估计的均方误差值；判断盲估计的均方误差值与前一次迭代的盲估计的均方误差值之间的差值是否大于设定阈值；如果是，迭代次数加一，进入下一次迭代；如果否，将非线性补偿信号确定为接收信号补偿后的信号。本发明可以降低信号补偿过程的运算量，提高信号补偿的效率。
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公开(公告)号：CN111726165B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202010545965.4
申请日：2020-06-16
Applicant: 北京邮电大学 , 中国联合网络通信有限公司网络技术研究院 , 北京理工大学 , 长飞光纤光缆股份有限公司
Inventor： 忻向军 , 张琦 , 翟惠敏 , 高然 , 潘晓龙 , 田凤 , 田清华 , 李良川 , 王光全 , 姚海鹏 , 王瑞春 , 胡鹏 , 杨爱英 , 王拥军 , 杨雷静 , 常欢 , 王曦朔
Abstract: 本发明实施例提供了一种光通信系统、方法及装置，信号发送端，用于调整待传输信号中各个信号点的信号值；基于预设的调制方式对调整后的待传输信号进行信号调制，获得调制信号；通过光纤向信号接收端发送所述调制信号。信号接收端，用于根据调制信号中各个信号点在星座图中的第二类映射点，将调制信号中各个信号点划分为预设数量个质心不同的信号点簇；针对每一质心，确定星座图中与该质心距离最小的一个星座点，作为目标星座点，将该质心对应的信号点簇中各个信号点的信号值修正为目标星座点表示的信号值；对修正信号值后的信号进行解调；调整解调信号中各个信号点的信号值。应用本发明实施例提供的方案可以提高修正信号点的信号值的准确度。
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公开(公告)号：CN112367117A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011179581.1
申请日：2020-10-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B10/079 , H04B10/516 , H04L1/00 , H04L1/06
Abstract: 本发明实施例提供了一种信号处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取并基于待调整原始星座图、发送端发送的训练比特序列以及接收端接收到的接收比特序列，确定传输错误矩阵，将传输错误矩阵中每行元素中的最大元素值置为0，并将该行元素中其他的元素的元素值置为最大元素值的γ倍，得到变换后的传输矩阵；获取对变换后的传输矩阵进行奇异值分解的传输矩阵的前N列元素得到分解矩阵，对分解矩阵进行归一化，并将归一化后的分解矩阵中的各个元素值置0或置1，得到重置矩阵；这样，可以根据信道传输质量的好坏，来对星座图进行调整。并基于重置矩阵所确定的调整后的星座图，对待调制信号进行调制或者对待解调信号进行解调处理。
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公开(公告)号：CN111988089A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010716133.4
申请日：2020-07-23
Applicant: 北京邮电大学 , 北京理工大学 , 中国联合网络通信有限公司网络技术研究院 , 长飞光纤光缆股份有限公司
Inventor： 忻向军 , 张琦 , 陈茜 , 高然 , 潘晓龙 , 田凤 , 田清华 , 姚海鹏 , 李良川 , 王光全 , 王瑞春 , 胡鹏 , 杨爱英 , 王拥军 , 杨雷静 , 常欢 , 王曦朔 , 李姗姗
IPC: H04B10/25 , H04B10/2513
Abstract: 本发明涉及一种用于光纤通信系统的信号补偿方法及系统。该方法包括：将光纤通信系统的接收信号进行模数转换，得到数字信号；基于带动量的自适应梯度下降法，获取当前迭代的非线性补偿过程中的参量；采用数字反向传播算法，对数字信号进行非线性补偿，得到非线性补偿信号；采用盲相位搜索算法，进行载波相位恢复处理，得到相位恢复信号；根据相位恢复信号，计算当前迭代的盲估计的均方误差值；判断盲估计的均方误差值与前一次迭代的盲估计的均方误差值之间的差值是否大于设定阈值；如果是，迭代次数加一，进入下一次迭代；如果否，将非线性补偿信号确定为接收信号补偿后的信号。本发明可以降低信号补偿过程的运算量，提高信号补偿的效率。
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公开(公告)号：CN113141325B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110400037.3
申请日：2021-04-14
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种光OFDM信号子载波调制格式识别模型训练方法、识别方法及装置，所述光OFDM信号子载波调制格式识别模型训练方法和识别方法通过提取调制信号的同相分量和正交分量的幅度分布特征，将同相分量分布直方图以及正交分量分布直方图进行压缩合并，生成一张I/Q分量幅度分布直方图作为输入，利用卷积神经网络挖掘出I/Q分量幅度分布直方图和信号调制格式之间隐含的高维映射关系，基于训练得到的目标调制格式识别模型，能够基于I/Q分量幅度分布特征判断信号的调制格式，极大地简化了运算过程，提高了识别效率，在更宽的光信噪比范围内对OFDM调制信号的各种调制格式实现更精确地检出。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112242968A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202011038519.0
申请日：2020-09-28
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种高频谱效率的OFDM信号传输方法、装置及设备，该方法包括：获取OFDM信号；对所述OFDM信号进行1/4截断，得到1/4截断信号；将预设数量个1/4截断信号进行连接，得到级联信号；基于所述级联信号进行信号传输。可见，本方案中，将OFDM信号进行1/4截断，将预设数量个1/4截断信号进行级联，这样每次可以传输该预设数量个OFDM信号，提高了传输效率，实现了高频谱效率的OFDM信号传输。
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公开(公告)号：CN112198587A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011041241.2
申请日：2020-09-28
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开实施例提供了一种多芯少模光纤及其参数的确定方法，其中，多芯少模光纤包括：多个纤芯，所述多个纤芯包括至少一个第一类纤芯，所述第一类纤芯由内向外包括纤芯本体和内包层，所述纤芯本体包括第一芯层，所述内包层的折射率小于所述第一芯层的折射率；以及，外包层，所述外包层包围所述多个纤芯，所述外包层的折射率小于所述内包层的折射率。通过本公开实施例的方案可以提高光纤的传输特性。
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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：CN112953871A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110203711.9
申请日：2021-02-23
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于神经网络的信号调制格式识别新方法，包括：基于归一化密度算法对信号星座图进行特征增强；基于生成对抗网络的训练对信号星座图进行数据增强；通过微调鉴别网络进行调制格式识别。同时，还提供了一种信号调制格式识别系统，包括：图像特征增强单元；数据增强单元及识别处理单元。本方法及系统提高了低信噪比信道情况下光信号调制格式识别准确率，同时可以提高通信系统的可靠性，在通信和信息传输处理等领域有着重要的应用前景。
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公开(公告)号：CN111614439B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202010430533.9
申请日：2020-05-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L1/00 , H04B17/336 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种信息传输方法、系统、装置及电子设备，包括：获取各OFDM子载波的信噪比信息，并且基于各OFDM子载波的信噪比信息，按照极化码编码规则，对待传输信息进行编码，得到极化码，以及将极化码转换为待传输OFDM信号，以及传输待传输OFDM信号，由于通过预先训练完成的神经网络模型可以实时获取各OFDM子载波的信噪比信息，从而可以将各OFDM子载波传输的信噪比信息发送给发送端，使得发送端可以根据实时确定的各OFDM子载波传输的信噪比信息对待传输信息进行极化编码，可以更好根据极化信道的可靠性选择极化信道通信，提升在各OFDM子载波中传输极化码的性能。
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