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公开(公告)号：CN119519846A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411630714.0
申请日：2024-11-15
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B10/556 , H04B10/90 , H04L9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于快速哈特利调制的四维相位优化低PAPR方法，待传输的数据首先经过四维相位混沌影码模块进行星座映射，其中包含三维坐标信息和稳态四维混沌系统生成的掩蔽因子，确定了四维空间中的最优信息。经过四维星座映射后的数据经过混沌相位调制器模块拟合四维数据处理，以降低整体信号峰值。对优化后的数据进行快速哈特利变换，送入光子太赫兹信道进行传输。本发明的复杂度得到了显著降低。同时，混沌系统的引入也提高了系统的安全性。
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公开(公告)号：CN119496565A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411619778.0
申请日：2024-11-13
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种短距离高速光纤通信均衡方法及系统，针对经设定阶数正交幅度调制的光信号构建高斯混合模型，先利用惯性权重先增后减的粒子群优化算法完成高斯混合模型的参数初始化，将数据的同相位分量和正交分量共两个维度的数据特征输入高斯混合模型，然后使用期望最大化算法求解高斯混合模型的参数，通过参数确定每个数据点与各一元高斯分布对应聚类标签的隶属度，通过最大后验概率将其分配到对应的聚类标签中，完成非线性均衡。本发明能精确的捕捉信号非线性损伤的记忆性质，提高非线性聚类的精度，在相同聚类效果下，降低非线性聚类模型的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN119476397A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411584925.5
申请日：2024-11-07
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N3/084 , G02B27/00 , G02B6/42 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本申请提供光学传输矩阵测量模型训练方法、矩阵测量方法及设备，训练方法包括：采用各个图像各自经光纤成像系统传输后分别对应的散射光斑幅值以及各个所述图像各自对应的平面幅值和平面相位，对相接的第一物理信息神经网络和测量幅值迭代计算模块进行训练以得到幅值测量模型；基于幅值测量模型输出的目标测量幅值训练第二物理信息神经网络，以用于根据所述测量幅值对应输出光学传输矩阵的目标测量相位的相位测量模型。本申请能够减少训练光学传输矩阵测量模型所需的数据量，能够有效降低所需设备的复杂性要求，进而能够有效提高光学传输矩阵测量模型训练过程的可靠性及有效性，并能够保证采用训练得到的测量模型进行光学传输矩阵测量的精度。
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公开(公告)号：CN119449300A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411632983.0
申请日：2024-11-15
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于概率成型和双单边带调制的加密通信方法及系统，方法包括：接收原始比特流以及初始密钥，利用超混沌模型根据初始密钥分别生成混沌序列；根据混沌序列计算获得掩码因子；对原始比特流进行星座映射处理获得星座图；根据掩码因子对星座图进行旋转加密获得加密信号；将加密信号进行QPSK调制获得左边带载波信号；将初始密钥进行重复叠加后进行星座映射获得密钥信号；对密钥信号进行概率整形和QPSK调制获得右边带载波信号；将左边带载波信号和右边带载波信号叠加获得混合信号，通过发射器将混合信号发送至接收器；在保证信号传输效率的同时提高了密钥传输的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118612089A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410425220.2
申请日：2024-04-10
Applicant: 北京理工大学 , 深圳市嘉敏利光电有限公司 , 北京邮电大学
Inventor： 胡善亭 , 忻向军 , 刘博 , 李虎 , 张立永 , 李承远 , 李佳勋 , 李欣颖 , 董泽 , 高然 , 朱磊 , 田博 , 王富 , 常欢 , 潘晓龙 , 赵玺睿 , 张兴臣
IPC: H04L41/147 , H04L41/16 , H04L45/02 , H04L45/12 , H04L47/125 , H04L47/2441 , H04Q11/00
Abstract: 本发明公开的一种数据中心光电混合交换网络动态可重构的方法及系统，属于数据中心网络技术领域。本发明包括历史流量数据收集模块、流量大小预测模块、流量过滤模块、流量调度模块。本发明采集各网络节点的流量负载信息，训练长短期记忆网络得到下一时间节点的流量预测值，预测值作为长短期记忆网络的状态信息提供给分流器训练得到分布式动态阈值，通过动态阈值划分到达流类别和传输开关，在流量数据传输阶段，利用k‑双随机矩阵的性质，最大化单次传输电路工作时间，完成流量传输的最优调度；即使数据传输过程中出现突发性流量，通过更新网络状态信息，快速完成流量卸载，实现高效的网络资源分配，最小化流量传输完成时间，提高光链路利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117938264A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410138497.7
申请日：2024-01-31
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B10/2543 , H04B10/2513 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及光纤通信技术领域，特别涉及一种基于回归耦合值的GRU神经网络非线性均衡方法，首先重塑接收信号序列的数据结构并矩阵化；接着在训练阶段，利用基于非线性薛定谔方程的非线性损伤误差因子指导网络更新，在应用阶段，将信号输入GRU神经网络，通过网络的传播算法得到信号非线性损伤补偿结果。本发明方法采用基于回归耦合值的GRU神经网络算法实现信号非线性损伤的捕捉和补偿，解决数字反向传播和学习型均衡算法中存在的算法复杂度高、迭代次数多、非线性补偿能力有限的问题，进一步提升非线性均衡算法的有效性和实用性，在涉及光通信的数字信号处理领域有着重要的应用前景。
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公开(公告)号：CN117915464A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311044685.5
申请日：2023-08-18
Inventor： 王富 , 忻向军 , 张琦 , 常天海 , 姚海鹏 , 高然 , 董泽 , 管泽川 , 田清华 , 田凤 , 王拥军 , 杨雷静 , 李志沛 , 潘晓龙 , 周思彤 , 于超 , 朱磊
IPC: H04W72/0453 , H04W72/542 , H04W72/50
Abstract: 本发明公开一种无栅格光传送网络频谱自适应感知的路由和频谱分配方法，属于弹性光网络技术领域。本发明包括：收集网络和服务特征，生成状态空间；确定频谱切片度以及动作空间；建立并训练双深度Q网络模型，并调整参数；根据训练完成的Double‑DQN网络采用SSD‑DDQN进行路由与频谱分配。本发明通过频谱切片度来反映业务在链路上分配频谱的情况，同时将双DQN模型引入强化学习，并将其与频谱切片度相结合，将频谱片段感知和强化学习相结合，实现自适应频谱分配，在此基础上，优化强化学习的动作空间，提高网络性能，降低流量阻塞概率。
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公开(公告)号：CN117650862A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311302787.2
申请日：2023-10-10
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 雅泰歌思(上海)通讯科技有限公司
Inventor： 常欢 , 忻向军 , 高然 , 刘博 , 尤兴旺 , 王斐 , 张琦 , 姚海鹏 , 黄鑫 , 郭栋 , 董泽 , 李志沛 , 王富 , 潘晓龙 , 周思彤 , 朱磊 , 李欣颖 , 胡善亭 , 张文全 , 武瑞德 , 闫景浩
IPC: H04B17/391 , H04B10/2507 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开的一种基于特征化长短期记忆网络的辅助光纤信道建模方法，属于光通信领域。本发明实现方法为：通过在长短期记忆网络LSTM中引入加强网络学习能力的特征信息，通过在信道输入信号中引入特征信息，决LSTM应用于光纤信道建模时出现的梯度爆炸问题，减少训练过程中损失函数产生的波动，使基于C‑LSTM的光纤信道模型训练过程更加稳定，加快基于C‑LSTM的光纤信道模型训练时的收敛速度；对比基于常规LSTM的光纤信道模型,基于C‑LSTM的光纤信道模型对光纤信道的色散特性具有更高的建模准确度，从而能够更加准确地构建由色散引起的码间串扰特性，有助于信道传输后损伤数据的恢复，提高光纤信道传输场景下的通信质量。
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公开(公告)号：CN116743588A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310630349.2
申请日：2023-05-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L41/0896 , H04L41/16 , H04L41/0893 , H04L41/149 , H04L41/147 , H04L41/5022
Abstract: 本发明提供网络切片宽带的动态分配方法、电子设备和存储介质，包括：将当前接入网业务中各网络切片的周期历史流量分别作为门控循环神经网络的输入数据，以使该门控循环神经网络输出各网络切片在当前时刻后的下一个带宽分配周期内的预测流量；根据各网络切片的预测流量确定接入网业务的总需求带宽，以及各网络切片需求带宽在总需求带宽中的比例关系；根据各网络切片的需求带宽在所述总需求带宽中的比例关系分配接入网业务对应的目标网络中待分配的总带宽，得到各网络切片的分配带宽。本发明能够更快更精准的得到各网络切片的预测流量值，能够更合理的完成网络带宽在动态切片中的资源分配，满足互联网中业务转发的多种业务需求。
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公开(公告)号：CN116346217B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310595113.X
申请日：2023-05-25
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 雅泰歌思(上海)通讯科技有限公司 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Inventor： 常欢 , 忻向军 , 高然 , 姚海鹏 , 袁梦竹 , 马铭 , 葛洪武 , 黄鑫 , 吴巍 , 张琦 , 董泽 , 郭栋 , 潘晓龙 , 李志沛 , 周思彤 , 刘欣雨 , 朱磊 , 李欣颖 , 王富 , 张文全 , 武瑞德 , 闫景浩
IPC: H04B10/07 , H04B17/391 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开的一种基于深度学习的光通信系统信道构建方法，属于光通信领域。本发明实现方法为：采用条件生成对抗网络构建光通信系统信道，构建包含多组损失函数优化的联合损失函数，多组损失函数包括均方误差损失、对抗损失、平均绝对误差损失。条件生成对抗网络包括生成器和判别器，通过生成器捕获光通信系统收发两端数据分布，并生成具有相同分布的接收端新数据用于混淆判别器；判别器对生成的假数据和真实收端数据鉴别，当判别器达到纳什平衡无法确定其输入来自生成器还是真实数据时，此时条件生成对抗网络中的生成器便能够对光通信系统信道快速准确建模，输出经过复杂损耗的光通信系统接收端数据，提升光通信系统的可靠性和鲁棒性。
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