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公开(公告)号:CN116015474A
公开(公告)日:2023-04-25
申请号:CN202211610973.8
申请日:2022-12-13
Applicant: 常州京信新一代信息技术研究院有限公司
IPC: H04B10/61 , H04L25/03 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明属于光纤通信技术领域,具体涉及一种基于深层卷积神经网络的非线性均衡方法。本发明的基于深层卷积神经网络的非线性均衡方法设计的卷积神经网络,利用卷积网络对输入数据的降维效果,对接收信号进行处理,并且引入了多层的全连接层提升网络的非线性拟合能力,用以实现对系统损伤的进一步补偿;网络中计算交叉熵作为损失函数,分析网络预测结果与实际发送信号之间的差距,使用adam优化器对网络参数进行优化训练,在损失函数的输出收敛后,使用网络模型对传输的信号进行非线性补偿并判决,用来提升通信系统的传输性能。
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公开(公告)号:CN115987402A
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202211586901.4
申请日:2022-12-09
Applicant: 常州京信新一代信息技术研究院有限公司
Abstract: 本发明属于光通信技术领域,具体涉及一种降低KK接收机所需最低CSPR的方法及通信系统。本降低KK接收机所需最低CSPR的方法包括:将光信号分为两路,其中第一路信号不做额外处理,第二路信号使用波长阻断器将叠加的载波滤除;对第一、第二路信号进行时延补偿;将第一路的接收信号减去估算的非线性信号自拍频干扰,即清除干扰项;叠加足够大的直流信号,满足信号的最小相位条件;通过KK算法恢复信号的相位信息;进而使低CSPR下的信号仍能满足最小相位条件。
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