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公开(公告)号：CN112565939B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202011298482.5
申请日：2020-11-18
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04Q11/00 , H04L41/0896 , H04L41/0893
Abstract: 本发明提供一种无源光网络数据传输方法、网络切片带宽分配方法及装置，所述数据传输方法将输出队列的数据按照队列优先级序数等分，在一个传输周期内发送各传输队列中的第一个数据段，同时，在每个传输周期内都调低各传输队列的队列优先级序数以调整优先级。可以在保证优先级较高的数据帧能够快速传输的同时，使得优先级较低的数据帧也能够实时传输。所述网络切片带宽分配方法在一个传输周期内，结合各传输队列的优先级对各传输队列的第一个数据段分别配置带宽。能够极大提高资源利用率，提高无源光网络整体的传输速度。
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公开(公告)号：CN113708207B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111279480.6
申请日：2021-11-01
Applicant: 北京邮电大学 , 中国联合网络通信有限公司研究院
Abstract: 本发明提供一种光纤拉曼放大器增益谱调控方法及装置，所述调控方法通过扩展卡尔曼滤波计算当前状态光纤拉曼放大器增益谱的最优估计值，计算最优估计值与理想增益谱的第一偏移量，根据所述第一偏移量和所述第一相关矩阵计算泵浦波长偏移量和泵浦功率偏移量，以确定灵活栅格光网络的驱动电压调整量，实现动态调节，能够极大提升光纤拉曼放大器的增益谱的平坦度。基于微扰理论求解多个泵浦波长组合下泵浦功率调整量和光纤拉曼放大器增益谱变化量的关系，并构建第一相关矩阵，能够实现高效快速的反馈调节。
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公开(公告)号：CN113726301B
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111291365.0
申请日：2021-11-03
Applicant: 北京邮电大学 , 中国联合网络通信有限公司研究院
Abstract: 本发明提供一种光纤拉曼放大器动态增益调控方法及设备，所述方法通过训练得到的预设神经网络模型，将待放大信号光的状态参数、理想增益谱的目标参数和设备参数映射得到包含泵浦个数、泵浦功率和泵浦波长的泵浦参数，自动化生成包含预测泵浦个数、预测泵浦功率和预测泵浦波长的泵浦参数以控制光线拉曼放大器工作，在计算实际增益谱和理想增益谱的均方误差后，利用预设神经网络进行梯度下降法调节泵浦参数，进行优化，直至调整后的实际增益谱与理想增益谱的均方误差小于设定门限值，能够快速自动调节泵浦参数，达到平坦的理想增益谱。
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公开(公告)号：CN113824663A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111389224.2
申请日：2021-11-23
Applicant: 北京邮电大学 , 中国联合网络通信有限公司研究院
Abstract: 本发明提出面向相干光通信系统的信号调制格式识别方法及识别系统,通过对均衡后的信号做归一化，根据归一化信号受到信道特性影响的程度，确定幂运算阶数，然后对归一化后的信号做多阶幂运算，之后对多阶幂运算后的信号做快速傅里叶变换，来计算快速傅里叶变换频谱幅度最大值，并计算信号多阶幂运算后的二阶统计矩，从而通过联合多阶幂运算后快速傅里叶变换频谱幅度最大值和二阶统计矩值作为识别判据，从而改善了现有调制格式识别方法的复杂度和精度，并且在长距离相干光通信系统中的识别准确度表现优秀，同时，相比现有的调制格式识别方法，能适应未来光网络的发展需求，再通过设计的识别系统，可以更方便的进行信号调制格式识别。
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公开(公告)号：CN113824494A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111280320.3
申请日：2021-10-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B10/079 , H04B10/2575 , G01R23/02
Abstract: 本发明涉及一种基于线性光采样的峰值提取方法及系统。该方法包括：利用数据采集卡采集平衡探测器输出的四路电脉冲信号；获取XI路信号前设定周期内绝对值最大的采样点；确定第一搜索区间，并获取第一搜索区间内绝对值最大的采样点；按照上述方法提取设定数目的峰值点，进而完成第一次峰值点的提取；根据XI路信号的峰值点的横坐标位置、脉冲频率以及脉冲周期内的采样点数确定第二搜索区间；根据第二搜索区间内绝对值最大的采样点提取XI路信号的峰值点，进而完成第二次峰值点的提取；再对剩余三路信号依次进行第一次峰值点的提取和第二次峰值点的提取，进而完成峰值点的提取。本发明能够降低计算的复杂度，从而提升峰值提取和脉冲频率的精准度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119763728A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411937390.5
申请日：2024-12-26
Applicant: 北京邮电大学 , 广东工业大学 , 北京安科慧生科技有限公司
IPC: G16C20/70 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种土壤X射线荧光光谱分类方法，其技术方案要点是，包括以下步骤：S1.分类标准建立：根据土壤中元素的氧化物含量建立分类标准、S2.数据标记与集划分S3.基于平衡优化器(EO)对卷积神经网络(CNN)进行优化并建立土壤分类网络模型；本发明将数据分为训练集、验证集和测试集，利用EO算法对CNN模型的参数与超参数进行全局优化构建模型，在模型训练中，卷积层提取光谱数据的层次化特征，池化层降低数据维度，全连接层输出分类结果，最终通过Softmax函数计算每种土壤类别的概率分布，EO算法通过平衡机制模拟物体间的相互作用，不断优化参数以提高模型的分类准确率，使分类结果具有更强的稳定性和抗噪性。
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公开(公告)号：CN119051705A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410891472.4
申请日：2024-07-04
IPC: H04B7/185
Abstract: 本发明公开的一种大规模低轨卫星网络拥塞感知和故障预测方法，属于涉及卫星故障定位领域。本发明对链路状态序列进行时空融合编码，降低链路状态信息的稀疏性。通过选出最优矩阵作为预测模型的输入，提高数据训练和预测效率。采用Informer模型对链路状态序列进行训练并预测，通过多头ProbSparse自注意力层和自注意力蒸馏层两部分提取长序列；解码器通过掩蔽多头ProbSparse自注意力层和多头注意力层进行生成式预测，输出多步预测矩阵，提高对故障预测的速度。计算基于差值概率分布的故障检测间隔，降低检测报文的开销。通过对故障检测参数的动态更新和预测到检测再到预测的循环，在降低检测开销的同时不断提升卫星节点拥塞感知和故障预测的精度。
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公开(公告)号：CN118573281B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411043309.9
申请日：2024-07-31
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B10/291 , H04Q11/00
Abstract: 本发明提供一种光网络运维方法、携带多维光标签的信号生成与传输方法和系统，运维方法包括：交换节点接收发送端的携带多维光标签的信号，将该信号分为较高和较低功率的携带多维光标签的信号；将较低功率的携带多维光标签的信号进行恢复预处理，得到恢复的多个一维光标签信号；将恢复的多个一维光标签信号的二维矩阵表征输入交换节点部署的多维光标签识别模型，以使得多维光标签识别模型输出多维光标签，多维光标签识别模型包括依次连接的空间模块、时间模块和拼接模块等，空间模块的输出还连接拼接模块的输入；根据输出的多维光标签信息构建多级动态反馈队列，根据多级动态反馈队列对较高功率的携带多维光标签的信号以波分复用方式转发。
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公开(公告)号：CN116155393B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202310147364.1
申请日：2023-02-20
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： 常欢 , 忻向军 , 李宇哲 , 高然 , 张琦 , 姚海鹏 , 张文全 , 武瑞德 , 黄鑫 , 闫景浩 , 董泽 , 郭栋 , 潘晓龙 , 胡善亭 , 李志沛 , 王富 , 田清华 , 田凤
IPC: H04B10/516 , H04L27/36 , H04L27/38
Abstract: 本发明公开一种基于自动编码器的几何‑概率成形光信号产生方法，属于光通信领域。本发明通过自动编码器生成光信号，并通过自动编码器的迭代训练过程不断更新生成的成信号，在自动编码器训练完成后，得到适合传输信道的光信号调制方法，通过解码器，将自动编码器的低维信息重构回高维表达式；自动编码器预测输入的回归任务，负责自动构建发射星座，并将发射比特与发生星座点对应，发射信号通过光纤信道添加损伤，接收信号通过解码器还原为比特序列。本发明能够降低难以定量考虑信道损伤而带来的影响；产生的光信号符合光纤信道的最佳分布；仅需要改变信道参数便实现对不同光纤信道环境的最佳光信号调试。
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公开(公告)号：CN118264318A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410161124.1
申请日：2024-02-05
IPC: H04B10/25 , H04B13/02 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开的一种基于物理先验神经网络的水下湍流波前相位恢复方法，属于光通信技术领域。本发明实现方法为：利用高斯光束作为探测光束经过海洋湍流信道；构建包括U‑Net网络的模型，采用混合输入输出算法分区域处理方法决相位包裹问题；采用角谱传输理论模拟光信号传输过程，构建多维度损失函数的联合损失函数，通过联合损失函数评估U‑Net网络生成的海洋湍流相位屏信息与真实值的差别程度，更新U‑Net网络模型权重，不断训练后直至损失函数收敛，U‑Net网络完成海洋湍流相位屏的生成。由基于物理先验的U‑Net神经网络模型预测海洋湍流相位屏信息，利用海洋湍流相位屏信息对发送光信号进行波前相位预补偿，提高水下无线光通信波前相位检测精度和效率。
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