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公开(公告)号：CN1448773A
公开(公告)日：2003-10-15
申请号：CN03116604.0
申请日：2003-04-24
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种低噪声指数增益钳制掺铒光纤放大器属于光通讯领域。本发明由可调谐激光器提供的信号光输入到90∶10光耦合器的1输入端口，90∶10光耦合器90％输出端口连接到隔离器，隔离器的另一端连接1550/980nm波长选择耦合器的1550端口，其980端口连接980nm泵浦激光器；波长交错复用器的另一端连接掺铒光纤，掺铒光纤的另一端再连接一个隔离器，然后接到波长交错复用器的输入端；波长交错复用器的偶数输出端口连接到光谱分析仪，其奇数输出端通过一个可变衰减器再连接到90∶10光耦合器的2输入端口，形成一个闭合环形腔。本发明被放大的信号光可以不含激光的单独输出，且噪声指数较低，通过改变波长交错复用器的类型，可以使该放大器用于与之相匹配的不同WDM系统。
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公开(公告)号：CN114611404B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202210277959.4
申请日：2022-03-21
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/084 , H04B10/25 , H04B17/391 , G06F111/10 , G06F113/16
Abstract: 本发明提供了一种基于卷积特征提取的超快脉冲光纤传输建模方法及系统，结合了模型驱动的线性色散建模与数据驱动的机器学习非线性特征建模，可以对强非线性动态现象进行建模，并通过迭代计算实现不同距离的脉冲波形预测。进一步地，针对机器学习的非线性特征建模，提出一种结合卷积与局部全连接的神经网络结构，实现了脉冲不同位置处的参数共享，降低了模型的存储需求，同时允许动态选择脉冲高能量部分进行非线性计算。整个建模方法拥有一定的灵活度，可以针对不同场景调整各模块，实现不同情况下精确建模。
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公开(公告)号：CN114818489B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202210417157.9
申请日：2022-04-20
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种高功率光纤激光器种子源光谱展宽优化方法及系统，包括：步骤S1：参数初始化，根据目标光谱设计驱动电信号；步骤S2：输出驱动电信号，展宽种子源光谱；步骤S3：测量并存储展宽后的种子源光谱信息，对光谱信息进行解析得到经验值并存储；步骤S4：根据经验值进行优化网络的训练和更新，得到最大收益值；步骤S5：建立驱动电信号和种子源光谱间的对应模型，并优化获得目标光谱对应的驱动电信号谱型。本发明基于常规相位调制数学关系和实验数据，采用深度学习算法建立驱动电信号与种子源展宽光谱间的物理模型，通过自定义的驱动信号设计，可实现对每一个频率信号的精确控制，有效提高种子源光谱的控制精度与灵活度。
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公开(公告)号：CN114139324B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202111478750.6
申请日：2021-12-06
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F111/02
Abstract: 本发明提供了一种基于特征解耦的分布式光纤信道快速精确建模方法和系统，包括：步骤S1：采集不同光纤信道条件下的输入输出数据，作为训练数据集；步骤S2：通过线性补偿算法对包括非线性特征的信道的输出数据进行补偿；步骤S3：进行数据预处理与排布，得到适用于神经网络训练的非线性数据集；步骤S4：基于神经网络结构与深度学习算法对非线性信道特征进行建模，通过训练得到非线性信道模型；步骤S5：在传输过程中，依次对非线性模型、线性模型、放大器模型进行建模，然后实行多次迭代，最终实现光纤信道模型的长距传输。本发明不需要过多的迭代步骤，即可实现低复杂度、高精确、强泛化的光纤信道建模。
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公开(公告)号：CN117097409A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311267052.0
申请日：2023-09-27
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04B10/61 , H04B17/391
Abstract: 本发明提供了一种光通信非线性补偿方法、系统、介质及设备，包括：建立指数衰减模型，根据通信信道条件，得指数衰减模型初始参数范围；在指数衰减模型初始参数范围基础上，设置不同指数衰减模型参数，获取不同结构的可学DBP模型与对应的模型复杂度；对不同结构的可学DBP模型进行参数初始化；对参数初始化后的可学DBP模型进行训练，获得对应Q因子；比较不同可学DBP模型的Q因子与模型复杂度，选择复杂度最低且Q因子最高的可学DBP模型作为最优结果；利用训练后的最优可学DBP模型进行光纤通信非线性补偿。本发明采用指数衰减与可学DBP融合模型，解决了光纤通信非线性算法在长距离、大波特率下算法复杂度高、精度差的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115695211A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211281083.7
申请日：2022-10-19
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于数据驱动的光纤通信实验系统端到端建模方法和系统，包括：基于收发端数字信号处理算法(DSP)对光纤通信实验系统特征有选择性地进行补偿，采集输入数据与补偿后的输出数据构建训练数据集；构建确定性特征模型，并建立对应神经网络的输入层数据结构；构建随机特征模型，并建立对应神经网络的输入层数据结构；构建损失函数，分两阶段依次训练确定性特征模型与随机特征模型；对确定性特征模型与随机特征模型输出结果进行求和，获得完整系统建模输出。本发明联合DSP设计直接对实验系统进行建模，不依赖理论模型，无需进行假设与系统简化，且避免了迭代运算，可实现光纤通信实验系统的快速精准建模。
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公开(公告)号：CN114878008A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210373499.5
申请日：2022-04-11
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的飞秒脉冲单帧测量方法、系统及介质，涉及超快激光技术领域，该方法包括：步骤S1：将飞秒脉冲激光器输出的激光脉冲，经过第一段色散介质进行第一次展宽；步骤S2：记录下经过第一次展宽后的脉冲强度数据；步骤S3：将展宽后的激光脉冲经过第二段色散介质进行第二次展宽；步骤S4：记录下经过第二次展宽后的脉冲强度数据；步骤S5：将第一次展宽和第二次展宽后的脉冲强度数据输入到神经网络中进行训练，恢复目标点处的脉冲强度信息与相位信息。本发明能够通过加大色散展宽并结合神经网络识别解决强度传输方程TIE算法边缘相位丢失和对设备采样率和带宽要求极高的问题，实现飞秒脉冲的单帧全域测量。
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公开(公告)号：CN114818489A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210417157.9
申请日：2022-04-20
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种高功率光纤激光器种子源光谱展宽优化方法及系统，包括：步骤S1：参数初始化，根据目标光谱设计驱动电信号；步骤S2：输出驱动电信号，展宽种子源光谱；步骤S3：测量并存储展宽后的种子源光谱信息，对光谱信息进行解析得到经验值并存储；步骤S4：根据经验值进行优化网络的训练和更新，得到最大收益值；步骤S5：建立驱动电信号和种子源光谱间的对应模型，并优化获得目标光谱对应的驱动电信号谱型。本发明基于常规相位调制数学关系和实验数据，采用深度学习算法建立驱动电信号与种子源展宽光谱间的物理模型，通过自定义的驱动信号设计，可实现对每一个频率信号的精确控制，有效提高种子源光谱的控制精度与灵活度。
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公开(公告)号：CN114117697A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111405475.5
申请日：2021-11-24
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/08 , G06F111/02
Abstract: 本发明提供了一种基于可微辅助信道的端到端优化方法及系统，包括如下步骤：步骤S1：基于可微辅助信道进行端到端优化；步骤S2：根据优化的端到端进行光纤传输。本发明可微辅助信道及其训练方法，解决了端到端优化的反向传播受阻问题；调整损失函数为MSE，解码器无需Sigmoid函数，减少梯度消失问题；方法无需信道模型，适用于实验信道，方法直接，可直接用于长距传输的端到端优化。
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公开(公告)号：CN114039671A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111322208.1
申请日：2021-11-09
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04B10/548
Abstract: 本发明提供了一种相位调制提升窄带布里渊滤波器抑制比和带宽方法及系统。该方法同时检测布里渊增益的幅度和相位信息，通过高精度的调制电信号调控和波形采集与优化反馈，大大提升布里渊滤波器的抑制比和波形调控灵活度。同时，采用硫系波导、硒化物光纤或高非线性光纤作为增益介质，可化简系统的光纤长度，提高增益效率。实现的高精度波形和带宽可控微波光子滤波器可用于高精度的高频微波信号滤波与整形。
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