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公开(公告)号：CN119449167A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411381939.7
申请日：2024-09-30
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 中国电信集团卫星通信有限公司
IPC: H04B10/079 , H04B17/391 , H04Q11/00
Abstract: 本发明公开的一种用于无源光网络通信系统的信道构建方法，属于光纤通信领域。本发明实现方法为：基于同步处理后的M‑QAM信号序列，当前的M‑QAM信号被视为真实数据。条件向量和真实数据被组合用于构建训练数据集，构建用于无源光网络系统信道构建的TFPNet网络模型。TFPNet网络模型以真实数据和条件向量的组合作为输入特征序列进行训练，充分地处理信号特征，在处理当前时刻信号数据时，能够结合利用训练数据中的前序信号数据信息，对信号数据序列进行序列化特征融合，更好地表征当前信号与前序信号之间的非线性干扰关系。本发明具有更低的计算复杂度，能高效率恢复模分复用系统中传输的数据符号，补偿无源光网络光通信系统中的线性损伤与非线性损伤。
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公开(公告)号：CN119363241A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411176855.X
申请日：2024-08-26
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 中国电信集团卫星通信有限公司
IPC: H04B10/61 , H04B10/524 , H04B10/54 , H04J14/04 , H04J14/00 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种模分复用通信系统非线性损伤补偿方法，属于光纤通信领域。本发明通过捕获输入数据的信号特征，并对输入数据进行充分地特征序列化融合处理，在处理当前时刻信号数据时，能够结合利用训练数据中的前序信号数据信息，即对信号数据序列进行序列化特征融合，更好地表征当前信号与前序信号之间的非线性干扰关系。本发明能够准确地拟合轨道角动量模分复用系统具有高随机性和复杂性的非线性模型。本发明具有更低的计算复杂度，同时能高效率恢复模分复用系统中传输的数据符号，从而补偿模分复用光通信系统的器件非线性，能够解决轨道角动量模分复用系统中随机非线性损伤导致接收信号还原度不够高的问题。
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公开(公告)号：CN119051706A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410891576.5
申请日：2024-07-04
IPC: H04B7/185
Abstract: 本发明公开的基于韦布尔分布的卫星网络可靠导向型主备路由计算方法，属于卫星网络和工业互联网领域。本发明实现方法为：在低轨卫星网络场景下，通过星历得到链路历史可用信息，构建时变多普勒网络效应模型来衡量链路质量，得到链路历史可靠性指标，并对链路历史可靠性指标进行归一化处理；根据韦布尔分布建立卫星故障率概率模型，基于卫星故障率概率模型优化卫星网络联合多路径选择；采用贪心算法求解多路径选择衍生的广义最大覆盖问题，根据求解结果使得选择的路径组合具有联合最低故障率。将最优路径组合存入卫星路由表，根据构建的存储联合最优路径组合的卫星路由表进行路由转发，提升低轨卫星网络导向型主备路由的可靠性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118605016A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410601775.8
申请日：2024-05-15
Abstract: 本发明公开的一种基于全光衍射神经网络的光纤图像显示恢复方法，属于光信号处理领域。本发明实现方法为：搭建光纤成像系统光路，在空间光调制器上展示待传输的图像，用CCD相机采集光纤输出的散斑；将L个板上N×N元素对穿过其的光线的相位调制参数设置为用于学习的参数矩阵，当光波经过衍射板，其输出都被视作一个经过板上对应参数相位调制的子光源，板间过程以菲涅尔衍射过程作为物理模型在计算机进行训练，训练过程采取学习率衰减的优化方法加快收敛，得到能够从散斑恢复出原图像的参数矩阵；根据训练好的衍射神经网络模型参制作衍射神经板，将制作的全光衍射板放置于分束器与CCD相机之间，基于全光衍射神经网络从光域直接实现光纤图像显示恢复。
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公开(公告)号：CN117896489A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311593824.X
申请日：2023-11-27
Applicant: 北京理工大学 , 北京邮电大学 , 锐光信通科技有限公司
IPC: H04N7/18 , H04N7/22 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于小样本学习的环芯光纤抗扰高保真成像装置及方法，属于光纤成像领域。该方法包括：在空间光调制器上加载MNIST原始图像；使用激光器的激光为光源对原始图像进行照射，以将原始图像像素信息加载到光束上；将信号光束调制为轨道角动量光束并进行各向同性边缘滤波；信号光束通过环芯光纤传输得到散斑图案；将散斑图案和其对应的原始图案用于小样本神经网络的训练；在加扰环境中采集新的测试散斑，并作为已训练的小样本神经网络的输入，得到恢复后的图像，并计算其平均准确率。其中，所述原始图像数据集来自MNIST数据集，训练集数量为9500，测试集数量为500，所述加扰环境为使用振荡器对光纤施加扰动。本发明适用光纤成像领域，实现扰动环境下高准确率的光纤成像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117834451A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311654945.0
申请日：2023-12-05
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 , 中兴通讯股份有限公司
Inventor： 高然 , 忻向军 , 杨福林 , 许琦 , 黄鑫 , 闫景浩 , 蒋玲 , 姚海鹏 , 王斐 , 郭栋 , 李志沛 , 董泽 , 李欣颖 , 王富 , 周思彤 , 张琦 , 田清华 , 田凤 , 叶兵 , 刘建国
Abstract: 本发明公开的一种模分复用通信系统的信道构建方法，属于光纤通信领域。本发明实现方法为：将当前的PAM‑8信号与其前后n个PAM‑8信号组合成条件向量。基于同步处理后的PAM‑8信号被视为真实数据。MHDRnet网络模型以真实数据和条件向量的组合作为输入特征序列进行训练。将所述预测信号与对应模分复用系统信道传输的信号进行比较，以计算归一化均方误差，从而得到MHDRnet网络模型的信道构建结果。信道构建结果有效地表征OAM模分复用通信系统中复杂的非线性效应，提高信道构建的准确性。此外，MHDRnet网络模型采用特征解耦的方式，借助多尺度神经分层残差网络实现信道构建，并且利用双重残差结构通过正向传播来更新模型参数，提高信道构建的稳定性。
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公开(公告)号：CN117579171A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311521882.1
申请日：2023-11-15
Inventor： 张琦 , 忻向军 , 姚海鹏 , 陈洁欣 , 高然 , 叶兵 , 田凤 , 王富 , 刘建国 , 田清华 , 王拥军 , 杨雷静 , 李志沛 , 潘晓龙 , 常欢 , 郭栋 , 周思彤
IPC: H04B10/516 , H04J14/06
Abstract: 本发明公开一种基于子集优化的八维网格编码调制方法及系统，涉及光通信领域，该方法包括利用2D基础星座对原始比特信号序列进行串并变换，构建八维网格编码调制空间以及相应的8D子集；所述2D基础星座为方形QAM；对8D子集进行网格编码调制，完成星座映射；将完成星座映射后的两路信号分别加载到光的X、Y两个偏振上，进行偏振复用，传输至接收端。本发明能够使高速光纤通信获得大量频谱效率增益的同时降低译码复杂度。
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公开(公告)号：CN117354105A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311505108.1
申请日：2023-11-13
Applicant: 北京邮电大学
Inventor： 张琦 , 忻向军 , 姚海鹏 , 赵启涵 , 高然 , 刘博 , 田凤 , 王富 , 叶兵 , 田清华 , 王拥军 , 杨雷静 , 李志沛 , 李欣颖 , 潘晓龙 , 常欢 , 郭栋 , 周思彤 , 田博 , 董泽
IPC: H04L27/00 , G06F18/2411 , H04L27/34
Abstract: 本发明提供了一种PS‑QAM信号调制格式识别方法、系统及设备，涉及通信领域，方法包括：在不同调制格式、整形熵以及信噪比下，对通信系统的历史PS‑QAM信号进行处理，生成历史PS‑QAM识别信号；计算所述历史PS‑QAM识别信号的历史缩放因子以及历史概率中值；根据所述历史缩放因子以及所述历史概率中值训练支持向量机；对待识别的实际PS‑QAM信号进行处理，生成实际PS‑QAM识别信号；计算所述实际PS‑QAM识别信号的实际缩放因子以及实际概率中值；基于所述实际缩放因子以及所述实际概率中值，根据训练后的支持向量机识别所述实际PS‑QAM信号的调制格式以及整形熵。本发明能够在准确识别调制格式的基础上，以低复杂度细粒度地识别信号的整形熵，提高通信系统的灵活性。
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公开(公告)号：CN117078603A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310937017.9
申请日：2023-07-27
Applicant: 北京邮电大学 , 北京理工大学 , 雅泰歌思(上海)通讯科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/80 , G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于改进的YOLO模型的半导体激光芯片损伤探测方法和系统，该方法包括：将半导体激光器芯片的红外热图像输入到YOLO模型中；其中，YOLO模型包含主干提取网络和检测头，检测头包含特征融合模块和损伤探测模块；利用YOLO模型的主干提取网络对红外热图像进行特征提取，得到预设数量个尺寸递减的特征图，从中选取3个，并输入到YOLO模型的特征融合模块中；利用YOLO模型的特征融合模块对选取的三个特征图进行特征融合，得到不同尺寸的第一特征图、第二特征图和第三特征图；YOLO模型的损伤探测模块在不同尺寸的第一特征图、第二特征图和第三特征图中预测半导体激光芯片上的损伤位置和损伤类别。本发明能够聚焦于普通质量的锚框，提高检测器的整体性能。
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公开(公告)号：CN114665971B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202210275510.4
申请日：2022-03-21
IPC: H04B10/50 , H04B10/556 , G06N3/006 , G06N3/126 , G02B27/00
Abstract: 本发明公开的一种用于提高通信容量的多模式叠加光束的产生方法，属于光通信领域。本发明通过多值变异算子对粒子群算法的粒子速度进行自适应的变异操作，设计基于自适应变异粒子群的多模式叠加涡旋光束生成算法，改变传统产生算法中不同OAM模式的初始系数按预期比例赋值的思路，解决叠加模式过多时无法符合预期模式分布的问题，提高涡旋光束中不同OAM模式的均匀性和产生的模式数目，降低与预期功率分布的相关均方根误差系数，提高涡旋光栅的能量转换效率，增加OAM光通信系统中可用的OAM通道数目，同时提高生成迭代算法的迭代速率，进而提高多模式叠加涡旋光束生成产生效率。本发明能够高效、高精度生成多模式叠加涡旋光束。
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