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公开(公告)号：CN117997429A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202211357359.5
申请日：2022-11-01
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04B10/2513 , H04B10/2543 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于自学习数字反向传播算法的色散和光纤非线性均衡方法，首先将传统数字反向传播算法的线性步骤当作神经网络的权重矩阵，将传统数字反向传播算法的非线性步骤当作神经网络的激活函数；再使用Wirtinger导数对自学习数字反向传播算法实现超参数更新；然后通过自学习数字反向传播算法更新的超参数进行前向传播和数字信号处理，生成该传输链路的网络模型，并在执行阶段得到该模型的色散和非线性损伤值；最后利用自学习数字反向传播算法迭代出的色散和非线性损伤值，与自学习数字反向传播算法的标签值来计算系统的误码率和信噪比，从而得到系统的色散和非线性补偿方案性能。本发明通过神经网络对色散和光纤非线性损伤进行均衡处理，并且进一步的优化DBP的参数，自适应的获得系统的最优参数，建立更好的网络模型，能够准确的预测色散和光纤非线性损伤，并且只依赖于接收到的数据来模拟传输模型，可以在预先不知道链路参数的情况下工作，具有普适性。
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公开(公告)号：CN113595641B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202110835603.3
申请日：2021-07-23
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04B10/2543 , H04B10/2507 , H04B10/61 , H04J14/06 , H04L27/38
Abstract: 本发明公开了一种基于MA‑DBP算法的光纤非线性均衡方法，首先构建PDM‑16QAM的长距离光传输系统，从系统的接收端获取实验数据，再将改进型的非线性步长作为数字信号处理中数字反向传播算法的步长，并将基于改进型级联多模算法的Godard’s error作为代价函数，再利用斐波那契搜索算法来搜索出代价函数中对应的最优的光纤非线性系数，最后根据最优的光纤非线性系数进行非线性补偿。本发明利用改进型的级联多模算法实现偏振解复用，并且在数字反向传播运算中采用了非线性步长。该方案不仅可以适用于QAM调制信号，还可以自适应的搜索出系统最优的光纤非线性系数，使得非线性补偿的性能达到最优，并且该方案的计算复杂度也是较低的。
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公开(公告)号：CN118041472B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410446468.7
申请日：2024-04-15
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明涉及信号传输技术领域，尤其涉及基于能量检测的可信度比较协作频谱感知优化方法及系统，该方法包括以下步骤：S1，获得各个认知用户的采样值；S2，根据n次采样的采样值计算能量统计量，并基于能量统计量执行本地判决，输出主用户是否占用频谱的本地判决结果；S3，根据所有认知用户的采样值，从N个认知用户中识别出满足筛选准则的一个或多个认知用户作为协作用户，并从所有认知用户的本地判决结果中筛选出协作用户的本地判决结果；S4，对筛选出的协作用户的本地判决结果进行融合判决，输出主用户是否占用频谱的融合判决结果。该系统包括数据采样模块、本地判决模块、用户筛选模块和融合判决模块。通过本发明可以提高频谱感知的准确性。
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公开(公告)号：CN116155392B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310393831.9
申请日：2023-04-13
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04B10/50 , H04B10/61 , H04B10/556 , H04B10/54
Abstract: 本发明公开了一种双路QPSK信号的单探测器直接检测方法，涉及光通信技术领域，包括：在发端将两路QPSK电信号调制成具有相干性的Twin‑SSB‑QPSK光信号，并生成发出的光信号；在接收端采用光电探测器PD对发端发出的光信号进行直接检测接收，得到16QAM信号；对16QAM信号进行均衡处理；将均衡后的16QAM信号分离为两路QPSK信号。本发明采用两路低阶调制格式进行传输，通过PD直接检测合成高阶调制信号，有效降低了对发端各器件的线性型要求和有效比特位要求，从而降低对发端器件的成本和功耗要求。
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公开(公告)号：CN116155392A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310393831.9
申请日：2023-04-13
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04B10/50 , H04B10/61 , H04B10/556 , H04B10/54
Abstract: 本发明公开了一种双路QPSK信号的单探测器直接检测方法，涉及光通信技术领域，包括：在发端将两路QPSK电信号调制成具有相干性的Twin‑SSB‑QPSK光信号，并生成发出的光信号；在接收端采用光电探测器PD对发端发出的光信号进行直接检测接收，得到16QAM信号；对16QAM信号进行均衡处理；将均衡后的16QAM信号分离为两路QPSK信号。本发明采用两路低阶调制格式进行传输，通过PD直接检测合成高阶调制信号，有效降低了对发端各器件的线性型要求和有效比特位要求，从而降低对发端器件的成本和功耗要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118316493B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410746827.0
申请日：2024-06-11
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0413 , H04B7/06
Abstract: 本发明涉及信号传输技术领域，尤其涉及一种联合正交匹配追踪及卡尔曼迭代混合波束赋形方法及系统，该方法包括以下步骤：S10，基于联合正交匹配追踪算法计算出发射端的数字预编码矩阵和模拟预编码矩阵；S20，基于卡尔曼迭代算法对所述数字预编码矩阵进行优化，获得优化后的数字预编码矩阵；S30，利用所述模拟预编码矩阵和优化后的数字预编码矩阵调整发送信号的相位和振幅，以使得所述发送信号沿指定方向发射。采用本发明进行混合波束赋形，可以提高频谱效率，且具有更好的抗干扰性能。
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公开(公告)号：CN118041472A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410446468.7
申请日：2024-04-15
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明涉及信号传输技术领域，尤其涉及基于能量检测的可信度比较协作频谱感知优化方法及系统，该方法包括以下步骤：S1，获得各个认知用户的采样值；S2，根据n次采样的采样值计算能量统计量，并基于能量统计量执行本地判决，输出主用户是否占用频谱的本地判决结果；S3，根据所有认知用户的采样值，从N个认知用户中识别出满足筛选准则的一个或多个认知用户作为协作用户，并从所有认知用户的本地判决结果中筛选出协作用户的本地判决结果；S4，对筛选出的协作用户的本地判决结果进行融合判决，输出主用户是否占用频谱的融合判决结果。该系统包括数据采样模块、本地判决模块、用户筛选模块和融合判决模块。通过本发明可以提高频谱感知的准确性。
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公开(公告)号：CN118041471A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410432093.9
申请日：2024-04-11
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04B17/382 , H04W72/0453 , H04W72/50 , G06F18/27 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及信号传输技术领域，尤其涉及基于机器学习逻辑回归算法的频谱感知方法及系统，该方法包括以下步骤：S1，采集认知节点所接收到的信号，并从信号中解析出信号数据；S2，对解析出的信号数据进行预处理，所述预处理依次包括特征提取、无量纲化、特征降维；S3，预先训练完成的逻辑回归模型对预处理后的信号数据进行处理，输出得到频谱是否空闲的概率值，概率值大于阈值则判别为频谱空闲，小于等于阈值则判别为频谱不空闲。该系统包括数据采集模块、预处理模块、频谱感知模块。采用本发明进行频谱感知，准确度高，且计算量小，感知效率高。
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公开(公告)号：CN118316493A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410746827.0
申请日：2024-06-11
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0413 , H04B7/06
Abstract: 本发明涉及信号传输技术领域，尤其涉及一种联合正交匹配追踪及卡尔曼迭代混合波束赋形方法及系统，该方法包括以下步骤：S10，基于联合正交匹配追踪算法计算出发射端的数字预编码矩阵和模拟预编码矩阵；S20，基于卡尔曼迭代算法对所述数字预编码矩阵进行优化，获得优化后的数字预编码矩阵；S30，利用所述模拟预编码矩阵和优化后的数字预编码矩阵调整发送信号的相位和振幅，以使得所述发送信号沿指定方向发射。采用本发明进行混合波束赋形，可以提高频谱效率，且具有更好的抗干扰性能。
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公开(公告)号：CN113285758B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110540032.0
申请日：2021-05-18
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04B10/2557 , G06N3/08 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于IPCA‑DNN算法的光纤非线性均衡方法，首先用色散补偿模块来补偿传输链路的线性损伤，然后计算信道内交叉相位调制和信道内四波混频的三元组；再通过改进型PCA算法与聚类分析结合对所述三元组进行数据预处理；然后通过神经网络训练预处理后的三元组，生成该传输链路的黑箱模型，并在执行阶段得到该模型的非线性损伤值；最后利用非线性损伤值的预测值与神经网络的标签值来计算该非线性补偿方案的性能。本发明通过神经网络对光纤非线性损伤进行均衡处理，可以逼近任意非线性函数，建立更好的黑箱模型，能够准确的预测光纤非线性损伤，并且只依赖于接收到的数据来模拟传输模型，可以在预先不知道链路参数的情况下工作，具有普适性。
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