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公开(公告)号:CN115632717A
公开(公告)日:2023-01-20
申请号:CN202211220829.3
申请日:2022-10-08
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 江苏雅泰歌思通讯技术有限公司
Inventor: 高然 , 忻向军 , 穆宇佳 , 张琦 , 董泽 , 郭栋 , 潘晓龙 , 胡善亭 , 常欢 , 姚海鹏 , 李志沛 , 王富 , 田清华 , 田凤 , 张文全 , 武瑞德 , 黄鑫
IPC: H04B10/58 , H04B10/516 , H04B10/61
Abstract: 本发明公开的一种基于自注意力的非线性补偿方法,属于光通信技术领域。本发明将输入数据特征提取得到不同矩阵,通过矩阵并行计算的优势,实现对长输入序列的处理,长序列中包含更完整的信息,使非线性模型拟合的更好,提高非线性补偿能力;通过两个矩阵的转置相乘的计算方法,获得信号间的影响权重大小,符合OAM‑MDM光纤通信的实际要求,使预测的信号更准确,减低误码率;利用三个矩阵间进行不同的操作包括转置、归一化、相乘的方法,降低计算复杂度。本发明适用于通信等领域,采用矩阵间的并行操作,能处理大规模矩阵,不限制输入序列的长度,且并行计算能显著降低计算复杂度,提高补偿精度,降低误码率。
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公开(公告)号:CN114389708A
公开(公告)日:2022-04-22
申请号:CN202111472758.1
申请日:2021-12-01
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 中国联合网络通信有限公司研究院
IPC: H04B10/516 , H04L1/00 , H04L27/34
Abstract: 本发明公开了一种应用于光通信系统的信号编码调制方法。传统网格编码调制依据方形正交幅度调制星座图,而该方法的预设信号星座图以三角正交幅度调制信号星座图为基础,将所述星座图划分为多个三元子集,通过子集选择和分集映射实现星座点的选择,得到复数信号,再将其进行光调制。信号调制完成之后,将信号通过光纤信道,在信号接收端收到上述光信号,将接收到的光信号进行模数转换,得到复数信号。再使用软判决维特比译码算法进行解调判决,得到原始信号。该方法通过改变星座图的结构和编码调制方法,可以实现平均符号能量的降低,从而降低信号发送的平均功率,延长光纤传输距离。
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公开(公告)号:CN112995804B
公开(公告)日:2022-02-08
申请号:CN202011593781.1
申请日:2020-12-29
IPC: H04Q11/00
Abstract: 本发明实施例提供了一种光交换方法、装置及系统。方案如下:输入端AWG在接收到第一光信号时,将不同波长的第二光信号分别传输至AOWC阵列中的各AOWC;AOWC根据光纤分发网与第一输出端AWG阵列中每一输出端AWG之间的信道的导通情况,对第二光信号进行波长转换,得到第三光信号;光纤分发网将第三光信号传输至第一输出端AWG阵列中的每一输出端AWG;输出端AWG在第三光信号的波长与该输出端AWG的输入端所支持的目标波长匹配时,输出接收到的第三光信号;其中,第一输出端AWG阵列中的每一输出端AWG的输入端所支持的目标波长均不相同。通过本发明实施例提供的技术方案,有效降低了光交换节点的部署成本。
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公开(公告)号:CN113595648A
公开(公告)日:2021-11-02
申请号:CN202110867550.3
申请日:2021-07-29
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研究院
IPC: H04B10/50 , H04B10/516 , H04B10/54
Abstract: 本发明提供了一种光信号生成方法、装置和电子设备,涉及光纤通信的技术领域,包括:获取原始二进制信号序列和几何整形后的目标QAM星座图;对原始二进制信号序列进行概率整形,得到目标序列;其中,目标序列为非均匀概率分布的二进制序列;基于预设映射关系将目标序列映射到目标QAM星座图上,得到目标序列对应的星座点序列;基于星座点序列对预设光波进行调制,得到目标光信号。该方法将概率整形技术与几何整形技术相结合,同时获得两者的整形增益,进一步缩小了系统传输容量与香农容量之间的差距,从而有效地缓解了现有技术中的光信号生成方法存在的容量浪费的技术问题。
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公开(公告)号:CN113411166A
公开(公告)日:2021-09-17
申请号:CN202110679877.8
申请日:2021-06-18
Abstract: 本发明公开了一种星地激光链路的联合自适应编码调制系统及方法,该系统包括自适应传输方式决策模块,自适应编码调制发射装置,射频反馈链路,自适应多孔径接收模块、信道估计模块。该方案采用LDPC编码技术、MDPSK调制方式,根据链路状况改变传输模式,并且配备数量为4个的自适应多孔径接收机。根据接收端的信道估计模块,将估计的信噪比作为反馈信息,通过射频反馈链路发至发送端;发送端的自适应传输方式决策模块根据反馈信息选择最佳的编码调制方式;通过自适应编码调制发射装置完成信号发送;最后根据信道条件,启动不同数量的自适应多孔径接收机,能有效降低大气湍流带来的误码率,提高系统的稳定性和平均传输速率。
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公开(公告)号:CN112165442B
公开(公告)日:2021-09-07
申请号:CN202011135345.X
申请日:2020-10-21
Applicant: 北京邮电大学 , 中国联合网络通信有限公司研究院 , 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种自适应加权的几何整形方法及装置,涉及光通信的技术领域,包括:先确定调制阶数,并基于调制阶数对QAM星座图进行初始化,得到初始化后的同心正六边形QAM星座图;然后将发射信号映射为第一星座点,并记录第一星座点的坐标;再基于第一星座点的坐标和设定的光纤传输距离确定自适应加权因子;最后基于自适应加权因子和第一星座点的坐标,生成几何整形QAM星座图,以根据几何整形QAM星座图对发射信号进行映射调制,生成几何整形QAM信号。本发明可以使产生的几何整形QAM信号大大减少在传输过程中受到的克尔非线性效应引起的失真,有效增加光纤传输距离,且具有较低的算法复杂度。
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公开(公告)号:CN111277316A
公开(公告)日:2020-06-12
申请号:CN201911376359.8
申请日:2019-12-27
IPC: H04B7/185 , H04Q11/00 , H04L12/851
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于光突发交换网络的数据传输方法、装置及系统,多个边缘卫星节点中的第一边缘卫星节点,基于当前已缓存的,且未封装的各数据包各自对应的业务类型,以及各数据包各自的封装等待次数,确定各数据包各自的封装优先级,并基于各数据包各自的封装优先级,从各数据包中确定出第一数目个数据包,对第一数目个数据包进行数据包封装,得到对应的突发控制包和突发数据包,并向核心卫星节点发送突发控制包和突发数据包。核心卫星节点,转发接收到的突发控制包和突发数据包,基于上述处理,可以在一定程度上避免网络业务中断。
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公开(公告)号:CN115695112B
公开(公告)日:2025-05-02
申请号:CN202211320606.4
申请日:2022-10-26
Applicant: 北京邮电大学 , 北京理工大学 , 江苏雅泰歌思通讯技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种适用于湍流信道的概率整形模型分布优化方法,基于神经网络和遗传算法,其中,神经网络用于预测关于输入分布的广义互信息(GMI),而遗传算法用于基于训练后的神经网络,选择对应于当前湍流信道最优的输入分布,湍流信道不同于高斯白噪声(AWGN)信道,属于非线性信道,在非线性信道中采取概率整形信号分布技术能够改善系统误码性能,概率整形信号基于不同的分布参数或采取不同的截断方案可以实现不同的源熵。本发明针对湍流信道,实现了对应不同非线性强度的湍流信道条件选择最适合的整形分布,进一步提高了信号对于湍流信道非线性的容忍性和功率限制,降低了误码率,提升了系统的信息速率,从而最大限度地提高系统传输容量。
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公开(公告)号:CN119743196A
公开(公告)日:2025-04-01
申请号:CN202411811117.8
申请日:2024-12-10
Applicant: 北京理工大学 , 烽火通信科技股份有限公司 , 北京邮电大学
IPC: H04B10/079 , H04Q11/00
Abstract: 一种PON的光传输及监测方法,属于光纤通信领域。本发明实现方法为:搭建光纤通信系统,接收光信号转成电信号后计算电信号的二阶矩、四阶矩;利用光谱分析仪测量步骤一光信号的真实OSNR;通过二阶矩、四阶矩以及真实OSNR计算信号峭度参考值;通过波特率、发射功率、传输距离拟合信号峭度,得到信号峭度表达式;将信号峭度表达式代入统计矩方法中计算OSNR估计值,根据OSNR估计值实现PON的光传输。本发明能够在多种不同波特率的光纤通信系统中拥有比现有方法更低的OSNR估计误差,同时,本发明通过波特率、发射功率、传输距离直接拟合信号峭度,避开信号相关函数的选取和计算,能够实现比现有的非线性修正的统计矩方法更低的计算复杂度。
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公开(公告)号:CN119396561A
公开(公告)日:2025-02-07
申请号:CN202410778113.8
申请日:2024-06-17
Inventor: 王富 , 忻向军 , 张琦 , 常天海 , 姚海鹏 , 高然 , 董泽 , 郭慧 , 田清华 , 田凤 , 王拥军 , 杨雷静 , 李志沛 , 潘晓龙 , 周思彤 , 郭栋 , 常欢
Abstract: 本发明公开一种算力网络环境下基于强化学习的多维资源的任务调度方法,属于多维资源任务调度领域。本发明包括云计算环境中的用户通过云计算平台提交请求,云计算平台对用户请求的处理、对任务的分解,建立多维资源的强化学习模型,训练多维资源的强化学习模型,基于强化学习实现多维资源任务调度。本发明通过强化学习方法,根据任务和资源的实时状态,动态地进行多维资源的任务分配和资源调度,提升云计算平台响应速度,减少云计算平台能耗,提高云计算平台的资源利用率以及任务完成时间。
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