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公开(公告)号：CN118764355A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411238242.4
申请日：2024-09-05
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L27/26 , H04B10/516 , H04B10/60
Abstract: 本发明提供一种光信号发送方法、光信号接收方法、光纤信道发送端及接收端，方法包括将获取的数据信号转换为频域OFDM信号；根据频域OFDM信号及分数阶离散傅里叶压缩变换矩阵生成时域基带OFDM信号；使用正交频分复用技术对时域基带OFDM信号进行子载波映射，生成子载波序列；对子载波序列进行离散傅里叶逆变换，生成时域序列；通过非正交多址接入技术将时域序列中的时域基带OFDM信号转化为功率复用信号；接收和检测功率复用信号，进行减小噪声和串扰处理后，进行解调操作还原数据信号。实现了频谱的高效压缩，确保了压缩频谱的准确复原，不仅提升了通信系统的传输容量，解决了现有技术中频谱效率低和信号失真的问题。
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公开(公告)号：CN118473638A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410693382.4
申请日：2024-05-31
Applicant: 南京信息工程大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于动态噪声掩盖的高安全密钥随传方法及系统，当发送端进行密钥发送时，接收端会通过计算接收密钥的误码率是否为零来判断给予发送端的反馈调节方式，通过不断的反馈调节并结合深度学习神经网络，实现密钥与噪声在灵敏度可接受范围内的最深度的耦合。本发明提供的一种基于动态噪声掩盖的高安全密钥随传方法及系统，在进行密钥随传的同时，通过接收端密钥误码率的实时反馈，发送端相应的对密钥的加密级别进行适当调节，使其在保证高级别的加密下，随传的密钥也不会影响数据信号的正确解调，以此来实现密钥与噪声在灵敏度可接受范围内的最深度的耦合。
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公开(公告)号：CN118400245A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410870489.1
申请日：2024-07-01
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L27/36 , H04L27/34 , H04B10/516
Abstract: 本发明提供一种优化16QAM调制方法、装置及介质，包括以原始三维星座图的原点和z轴上与原点的最小欧氏距离是1的点为圆心，在圆心所在的x轴、y轴构成的平面上，连接与圆心最小欧氏距离是1的点构造二维正圆；将星座点映射在二维正圆的等分点上；使用麦克斯韦‑玻尔兹曼概率成形分布为等分点上的星座点分配选择概率。本发明通过正圆切割方法优化三维星座的几何结构，降低平均功率并增大CFM值，同时结合麦克斯韦‑玻尔兹曼分布进行概率成形。优化后的星座图相比传统正六面体星座图实现了约0.14的CFM增益，解决了现有技术中不能有效提高空芯光纤系统的传输性能、降低调制解调误码率的问题。
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公开(公告)号：CN119941998A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510098463.4
申请日：2025-01-22
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06T17/00 , G06F30/20 , G06T7/66 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种通信系统三维星座的优化方法、系统、介质及设备，属于通信技术领域。其方法包括：获取通信系统的星座点；将所述星座点作为立方体的顶点，基于所述星座点得到星座骨架；在所述星座骨架的中心添加基点，以星座骨架每一面的中心为对称中心，得到与所述基点对称的面心对称点，基于所述星座点、基点和面心对称点，得到新的星座骨架；以新的星座骨架其中一个面的中心为对称中心，得到与所述基点对称的角落对称点，基于所述星座点、基点、面心对称点和角落对称点，得到三维星座；将所述三维星座进行全局平移，得到平移后的三维星座；对所述平移后的三维星座进行比特映射优化，得到优化后的三维星座。本发明有效提升星座图的性能指标和通信系统的传输可靠性。
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公开(公告)号：CN119814307A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510304517.8
申请日：2025-03-14
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本申请公开了光通信技术领域的一种基于比特、星座联合变换的光信号调制方法及装置，方法包括：根据第一密钥初值、第二密钥初值通过第一三维混沌模型、第二三维混沌模型生成第一混沌序列x,y,z以及第二混沌序列m,n,k；利用x,y,z对原始数据进行数据混淆、异或加密、星座点置换得到加扰16QAM星座图；利用m对第一密钥初值进行噪声掩蔽后调制成4QAM星座图，利用n,k对两个星座图线性叠加后相位扰动得到加扰64QAM星座图，OFDM调制后进行传输；根据加扰64QAM星座图各个相位区间内星座点的个数生成四位初值，利用SHA‑256函数生成哈希值，将哈希值与第二密钥初值异或生成哈希异或值，共享给接收端。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119652721A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411619102.1
申请日：2024-11-13
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于离散忆阻器的超高阶信号传输优化方法及系统，涉及光纤通信技术领域，包括以下步骤：接收比特数据，将比特数据进行串并变换与星座映射，转化得到QAM星座，将QAM星座经过离散多音调制DMT，得到DMT信号；将DMT信号进行DSM调制，得到低阶PAM4信号，将低阶PAM4信号通过预先建立的离散忆阻器生成的密钥组进行符号和时隙上的二维加密，得到加密信息；利用扰动矢量对加密信息进行逆运算，并通过预先建立的低通滤波器恢复高阶QAM信号，通过QAM解映射对高阶QAM信号进行恢复，得到原始比特数据。
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公开(公告)号：CN119628788A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411619078.1
申请日：2024-11-13
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L1/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开基于深度学习和压缩感知辅助的编码方法及系统，属于光传输技术领域；方法包括：对比特数据进行编码映射，使用AlexNet模型进行码本设计，每个码本通过五个卷积层训练后获得在当前环境下的误码率；对误码率最低的码本进行数据映射；对映射到码本上的数据信号进行压缩感知；压缩感知后的信号先经过OFDM调制，然后经过信号传输，接着进行信号解调，之后将信号重构后解映射为码本信号为码本信号，最后通过解码器将将码本信号解码为原始信号。将SCMA调制与卷积神经网络技术以及压缩感知技术结合，建立了SCMA的编码器和解码器，使误码率最小化，并使用了压缩感知理论处理信号，大大降低了需要采集、传输、处理的数据量，实现占用更少的子载波传输数据。
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公开(公告)号：CN118400245B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410870489.1
申请日：2024-07-01
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L27/36 , H04L27/34 , H04B10/516
Abstract: 本发明提供一种优化16QAM调制方法、装置及介质，包括以原始三维星座图的原点和z轴上与原点的最小欧氏距离是1的点为圆心，在圆心所在的x轴、y轴构成的平面上，连接与圆心最小欧氏距离是1的点构造二维正圆；将星座点映射在二维正圆的等分点上；使用麦克斯韦‑玻尔兹曼概率成形分布为等分点上的星座点分配选择概率。本发明通过正圆切割方法优化三维星座的几何结构，降低平均功率并增大CFM值，同时结合麦克斯韦‑玻尔兹曼分布进行概率成形。优化后的星座图相比传统正六面体星座图实现了约0.14的CFM增益，解决了现有技术中不能有效提高空芯光纤系统的传输性能、降低调制解调误码率的问题。
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公开(公告)号：CN111970221B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202010612402.2
申请日：2020-06-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L27/34
Abstract: 本发明公开了基于多概率分布的高抗噪P比特光传输方法，将子载波分成6种模式的信号流，经多路复用后，通过光纤扇入设备发射到19芯6模光纤的其中一个芯中，在其余18个芯的不同发射器中，通过使用不同的二进制序列调制了18个相同波长的伪随机二进制信号。这19个信号通过19芯6模光纤发出，被信号接收装置接收并处理；多概率编码调制分别对不同模式的子载波采用麦克斯韦‑玻尔兹曼分布对光信号进行概率整形，其中，高阶模的概率整形缩放因子取值大于基模的取值。本发明具有能同时获得传输效率高且抗噪声能力强的技术优点。
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公开(公告)号：CN119865243A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411756332.2
申请日：2024-12-03
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于低复杂度联合判决解码的光纤通信方法、系统及存储介质，属于光纤通信技术领域，所述方法包括：在发送端：根据不同映射规则对QPSK调制后的大、小功率信号进行叠加，得到16QAM叠加信号；在接收端：获取16QAM叠加信号中大、小功率信号对应的符号分布；采用软决策策略对大功率信号交叠区域及小功率信号符号点进行解码，并采用硬决策策略对大功率信号非交叠区域符号点进行解码，其中，对交叠区域符号点进行软决策的方法包括：通过预先训练的RBF神经网络对符号点各位比特的LLR值进行预测；根据判决后的信号得到发送信号，减少了解码计算复杂度的同时提高了解码准确性，保障了光纤通信的高速传输及可靠性。
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