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公开(公告)号：CN116340789A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310089104.3
申请日：2023-02-08
Applicant: 常州京信新一代信息技术研究院有限公司 , 北京理工大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/24 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及数字信号处理领域，具体涉及一种基于随机森林的光纤非线性均衡方法，本基于随机森林的光纤非线性均衡方法包括：构建并训练随机森林分类器；对待测信号构造输入特征；将待测信号的输入特征输入随机森林分类器中，得到非线性均衡结果，本基于随机森林的光纤非线性均衡方法构建并训练随机森林分类器对待测信号的输入特征进行分类得到非线性均衡结果，可以降低非线性均衡算法的复杂度，提升非线性均衡算法的运算效率和灵活性。
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公开(公告)号：CN116131936A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211455774.4
申请日：2022-11-21
Applicant: 常州京信新一代信息技术研究院有限公司 , 北京理工大学
IPC: H04B10/079 , G06F17/14 , H04B10/61
Abstract: 本发明涉及线性光采样技术领域，具体涉及一种基于单步插值的软件同步处理的线性光采样方法，本方法包括如下步骤：获得用于软件同步处理的若干离散采样数据信号xk；对离散采样数据信号进行快速傅里叶变换后，获得待测信号的频谱信息；通过频谱信息得到采样点数据的粗周期值n0；在粗周期值的给定位置通过单步插值计算得到补偿误差值δ，对粗周期值进行补偿后得到精确周期n1，用于进行眼图重构，本发明可以实现待测信号在接收端的精确眼图监测以及星座图的分析，获取待测信号的时域信息，能够在低复杂度的情况下获取待测信号的准确周期信息，缩短了时延，提高了整个线性光采样系统的效率。
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公开(公告)号：CN114050953B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202111385579.4
申请日：2021-11-22
Applicant: 常州京信新一代信息技术研究院有限公司 , 北京理工大学
IPC: H04L27/00 , H04Q11/00 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明属于光纤通信技术领域，具体涉及一种面向相干光通信系统的信号调制格式识别方法及系统。本信号调制格式识别方法包括：基于功率归一化的调制信号数据预处理；基于ACGAN的调制格式识别。本发明的面向相干光通信系统的信号调制格式识别方法及系统，结合功率归一化和ACGAN，通过数据预处理将原始单通道调制信号特征提取，并训练ACGAN整个网络，从而实现识别能力，能够提供可靠稳定高精度的通信系统，在光纤通信领域极具潜力和应用前景。
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公开(公告)号：CN116318404A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310123467.4
申请日：2023-02-15
Applicant: 常州京信新一代信息技术研究院有限公司 , 北京理工大学
IPC: H04B10/2507 , H04B10/69 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于光纤通信技术领域，具体涉及一种基于全局优化的微扰神经网络光纤非线性均衡方法，本方法包括：获取光纤通信系统的接收端采集的发射端数据；利用一阶摄动理论对所述发射端数据引入三元组进行输入特征的重构；采用主成分分析法对重构的输入特征进行特征提取，得到降维后的输入特征；基于迭代剪枝算法，对全连接神经网络均衡器进行压缩，以获得稀疏连接神经网络均衡器；采用迁移学习算法对稀疏连接神经网络均衡器进行训练，使训练后的神经网络均衡器处于最优收敛状态，以对所述源数据的非线性损伤进行补偿；本非线性均衡方法分别从数据层、网络层和系统层进行优化，以在整个非线性均衡过程中实现全局的优化。
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公开(公告)号：CN115940853A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211453459.8
申请日：2022-11-21
Applicant: 常州京信新一代信息技术研究院有限公司
Abstract: 本发明属于光电器件技术领域，具体涉及一种基于碳纳米管的跨阻放大器及光接收机，所述跨阻放大器包括：第一差分放大电路，其反相输入端作为跨阻放大器的反相输入端，并连接于一光电探测器的输出端，其同相输入端连接偏置电压Vin1+，其输出端输入放大的电压信号至第二差分放大电路；第二差分放大电路，其反相输入端连接于第一差分放大电路的输出端，其同相输入端连接偏置电压Vin2+，其输出端输入放大的电压信号至源极跟随器电路；源极跟随器电路，其输入端连接于第二差分放大电路的输出端，其输出端作为跨阻放大器的输出端；以及偏置电路，适于分别为第一、第二差分放大电路提供偏置电压。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116015480B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310308955.2
申请日：2023-03-28
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京邮电大学 , 江苏雅泰歌思通讯技术有限公司 , 雅泰歌思(上海)通讯科技有限公司
Inventor： 李欣颖 , 潘晓龙 , 郭栋 , 忻向军 , 高然 , 董泽 , 常欢 , 胡善亭 , 李志沛 , 张琦 , 田清华 , 田凤 , 杨雷静 , 王富 , 张文全 , 武瑞德 , 黄鑫 , 闫景浩
IPC: H04B10/70 , H04B10/516 , H04B10/54 , H04B10/63
Abstract: 本发明涉及一种双光子矢量射频信号产生方法，属于光载无线通信系统技术领域。本发明借助于可以把任意实信号转换成只含有+1和‑1的数字序列的DSM技术，以及可以实现基带光QPSK信号产生和检测的光I/Q调制和零差式相干检测架构，本发明极为灵活地为光载无线通信系统提供具有不同载波频率、不同调制格式以及不同波特率的两路相互独立的矢量射频波。这两路相互独立的矢量射频波可以携带非常高阶的QAM信号。这两路相互独立的矢量射频波可以均采用单载波调制或OFDM调制，也可以一路采用单载波调制，另一路采用OFDM调制。同时本发明避免了光偏振复用和光偏振分集的使用，从而极大地简化了系统架构并增加了系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN116015480A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310308955.2
申请日：2023-03-28
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 北京邮电大学 , 江苏雅泰歌思通讯技术有限公司 , 雅泰歌思(上海)通讯科技有限公司
Inventor： 李欣颖 , 潘晓龙 , 郭栋 , 忻向军 , 高然 , 董泽 , 常欢 , 胡善亭 , 李志沛 , 张琦 , 田清华 , 田凤 , 杨雷静 , 王富 , 张文全 , 武瑞德 , 黄鑫 , 闫景浩
IPC: H04B10/70 , H04B10/516 , H04B10/54 , H04B10/63
Abstract: 本发明涉及一种双光子矢量射频信号产生方法，属于光载无线通信系统技术领域。本发明借助于可以把任意实信号转换成只含有+1和‑1的数字序列的DSM技术，以及可以实现基带光QPSK信号产生和检测的光I/Q调制和零差式相干检测架构，本发明极为灵活地为光载无线通信系统提供具有不同载波频率、不同调制格式以及不同波特率的两路相互独立的矢量射频波。这两路相互独立的矢量射频波可以携带非常高阶的QAM信号。这两路相互独立的矢量射频波可以均采用单载波调制或OFDM调制，也可以一路采用单载波调制，另一路采用OFDM调制。同时本发明避免了光偏振复用和光偏振分集的使用，从而极大地简化了系统架构并增加了系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN115695112B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202211320606.4
申请日：2022-10-26
Applicant: 北京邮电大学 , 北京理工大学 , 江苏雅泰歌思通讯技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种适用于湍流信道的概率整形模型分布优化方法，基于神经网络和遗传算法，其中，神经网络用于预测关于输入分布的广义互信息(GMI)，而遗传算法用于基于训练后的神经网络，选择对应于当前湍流信道最优的输入分布，湍流信道不同于高斯白噪声(AWGN)信道，属于非线性信道，在非线性信道中采取概率整形信号分布技术能够改善系统误码性能，概率整形信号基于不同的分布参数或采取不同的截断方案可以实现不同的源熵。本发明针对湍流信道，实现了对应不同非线性强度的湍流信道条件选择最适合的整形分布，进一步提高了信号对于湍流信道非线性的容忍性和功率限制，降低了误码率，提升了系统的信息速率，从而最大限度地提高系统传输容量。
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公开(公告)号：CN119396561A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202410778113.8
申请日：2024-06-17
Inventor： 王富 , 忻向军 , 张琦 , 常天海 , 姚海鹏 , 高然 , 董泽 , 郭慧 , 田清华 , 田凤 , 王拥军 , 杨雷静 , 李志沛 , 潘晓龙 , 周思彤 , 郭栋 , 常欢
Abstract: 本发明公开一种算力网络环境下基于强化学习的多维资源的任务调度方法，属于多维资源任务调度领域。本发明包括云计算环境中的用户通过云计算平台提交请求，云计算平台对用户请求的处理、对任务的分解，建立多维资源的强化学习模型，训练多维资源的强化学习模型，基于强化学习实现多维资源任务调度。本发明通过强化学习方法，根据任务和资源的实时状态，动态地进行多维资源的任务分配和资源调度，提升云计算平台响应速度，减少云计算平台能耗，提高云计算平台的资源利用率以及任务完成时间。
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公开(公告)号：CN113938624B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202111201996.9
申请日：2021-10-15
IPC: H04N5/357
Abstract: 本发明公开了一种多载波系统中载波串扰与偏振串扰联合补偿方法，通过采用三个自适应滤波器将相邻子载波进行频率移位得到的信号与同频率不同偏振的另一信号共同对原信号进行载波串扰补偿和偏振模色散补偿，并且滤波器的抽头系数随着信号的输入不断更新，通过每个滤波器不同的抽头系数比例对原信号进行恢复，可以很有效的消除原信号的频谱串扰和偏振模色散干扰。基于本发明提出的对载波间串扰和偏振模色散联合补偿方法，可以有效地提升发送信号的频谱效率，提高在光纤中传输的距离，有效地增大接收端的信噪比和减小误码率。在高速率高密集多载波的光纤传输系统中有重要的应用前景。
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