一种多芯光纤
    35.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115166894A

    公开(公告)日:2022-10-11

    申请号:CN202210763137.7

    申请日:2022-06-30

    Abstract: 本发明提供一种多芯光纤,包括环形层和包层,其中多个环形层依次分布于半径不同的同心圆上,且半径更大的同心圆包裹在半径更小的同心圆的外侧,任意一个环形层上的多个核芯为同质核芯,任意一个环形层上的核芯与其他环形层上的核芯为异质核芯,根据环形层所在的同心圆位置的不同,具有较高折射率核芯的环形层分布于半径更大的同心圆上,具有较低折射率核芯的环形层分布于半径更小的同心圆上。本发明提供的多芯光纤结构能够使得多芯光纤在传输光信号时的芯间串扰、弯曲损耗以及差分模式时延较低,进而解决现有的多芯光纤存在的传输质量较低的问题。

    星地融合网络中的计算任务卸载方法、装置和电子设备

    公开(公告)号:CN114884958A

    公开(公告)日:2022-08-09

    申请号:CN202210811936.7

    申请日:2022-07-12

    Abstract: 本发明提供了一种星地融合网络中的计算任务卸载方法、装置和电子设备,涉及通信的技术领域,包括:获取星地融合网络中目标边缘网络内所有地面装置的任务状态参数;利用目标神经网络模型对所有地面装置的任务状态参数进行处理,得到每个地面装置的配置参数;其中,目标神经网络模型是基于目标边缘网络的计算任务传输开销计算模型训练的,且计算任务传输开销计算模型的目标为计算任务的传输开销最小;基于所有地面装置的配置参数确定目标边缘网络的计算任务卸载策略;基于计算任务卸载策略,对目标边缘网络中的所有待执行计算任务进行卸载。该方法能够有效的对抗时变信道增益和随机任务到达,在满足用户服务质量的前提下最小化计算任务的传输开销。

    一种基于凸优化的黄金分割法的软件同步方法

    公开(公告)号:CN114884582A

    公开(公告)日:2022-08-09

    申请号:CN202210625841.6

    申请日:2022-06-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于凸优化的黄金分割法的软件同步方法,经过较少符号周期FFT变换处理后的采样数据信号得到待测信号的频谱信息,找到采样点的粗周期数,然后在该周期数的附近区间通过凸优化的黄金分割法实现区间的频谱细化,在更高的频谱分辨率下得到采样点的精确周期,用于精确恢复待测信号的眼图。这种在局部频谱区间提高分辨率的方法,作为一种线性区间收敛的方法,极大地降低了运算的复杂度,而且分辨率更小,能准确地找到数据点的周期信息,同时,在估计精度很小的时候,可以降低几个数量级的计算量,提高了系统的运行效率,更加易于实施。

    一种基于改进的最小和算法的译码方法及系统

    公开(公告)号:CN113271111B

    公开(公告)日:2022-08-02

    申请号:CN202110619050.8

    申请日:2021-06-03

    Abstract: 本发明涉及一种基于改进的最小和算法的译码方法及系统,包括:获取信道传输后的接收码字;利用改进的最小和算法对所述接收码字进行译码,所述改进的最小和算法为在传统最小和算法中引入多个缩放因子,所述缩放因子根据迭代次数、误码率与缩放因子之间的关系得到。本发明中,通过在传统最小和算法中引入不同的缩放因子,而利用缩放因子分层修正校验节点,使得校验节点的LLR值以最快的速度精准收敛至可以译码出正确码字的准确LLR值,能够有效降低迭代次数,而且降低了信息传输的误码率,增强了通信系统的信息传输可靠度。

    时间敏感流的调度方法、装置和电子设备

    公开(公告)号:CN114785738A

    公开(公告)日:2022-07-22

    申请号:CN202210677447.7

    申请日:2022-06-16

    Abstract: 本发明提供了一种时间敏感流的调度方法、装置和电子设备,涉及通信的技术领域,包括:获取待调度的时间敏感流集合和目标网络的网络拓扑信息;基于时间敏感流集合和网络拓扑信息,确定目标时间敏感流集合和目标时间敏感流集合对应的目标时隙队列映射关系;基于目标时隙队列映射关系对目标时间敏感流集合中的目标时间敏感流进行调度。本发明方法在从待调度的时间敏感流集合中确定目标时间敏感流时,将时间敏感流的路由代价和交换机端口队列的可用资源情况共同作为可调度条件进行综合考量,从而使得目标网络在调度时间敏感流时能够最大化的利用其网络资源,进而有效地缓解了现有的时间敏感流的调度方法存在的网络负载不均衡的技术问题。

    一种基于图模型网络的LDPC译码方法

    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。

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