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公开(公告)号：CN112733917B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202011637284.7
申请日：2020-12-31
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/214 , G06N20/00 , H04L25/03
Abstract: 本发明涉及一种基于SHAP特征优化的信道均衡方法，包括：(1)发送端将包含训练序列的数据通过光纤传输到接收端，接收端将采样后包含训练序列的数据输入到基于机器学习的均衡器模块；(2)基于机器学习的均衡器模块提取接收到的训练序列，为其构建特征向量；(3)通过计算得到每个样本各个特征的SHAP值，再基于该指标衡量每个特征的特征权重重要性及对预测结果的影响；(4)基于特征权重对特征进行选择，并由特征选择的结果为训练集和测试集构建特征向量；(5)将构建的特征向量输入至基于DSP算法的均衡器之中，对后续有效数据进行均衡。本发明既保持系统性能，又减少时钟抖动对系统性能的影响，并降低了信道均衡的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN112598072A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011579164.6
申请日：2020-12-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/62 , G06K9/00 , H04B10/2513 , H04B10/524
Abstract: 本发明涉及基于SVM训练的权重系数迁移的改进Volterra滤波器的均衡方法，包括：S1、经过光纤传输的光信号经过解调后，从接收端的接收信号中提取训练序列；S2、根据Volterra滤波器的结构为训练序列构建特征向量，并构建训练集；S3、将训练集输入SVM训练器，通过计算得到最优超平面；S4、提取最优超平面的法向量作为权重系数，并将其迁移至Volterra滤波器中作为抽头系数；S5、将待测信号序列输入S4的Volterra滤波器，并对Volterra滤波器的输出进行判决以实现信道均衡。本发明将最优超平面的法向量迁移至Volterra滤波器，无需自适应算法更新滤波器的抽头系数，降低计算复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112839268A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202011642527.6
申请日：2020-12-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于简化相干的光纤接入网传输系统，包括互相通信连接的局端和用户端，设计基于远端光源的上下行简化相干接收机方案，实现不同场景下无线、有线数据融合接入，提升了系统光域、DSP处理层的透明性级开放性，且在局端的上下行波长资源成对配置，并采用上下行波长交织复用技术，降低了波长复用通道间隔。本发明的系统通过上下行光源统一在局端调配和处理构建光波资源池，极大地简化了系统相干接收和用户端接入单元的结构和处理，降低了系统升级成本；选用上下行波长交织复用方案，降低了波长复用通道间隔，满足了未来接入用户对带宽和波长通道增加的要求。
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公开(公告)号：CN112737688A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011581367.9
申请日：2020-12-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04B10/2507 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种基于信道特征迁移的DSP均衡方法，包括步骤：S1、将包含训练序列的源任务发送至DSP均衡器；S2、DSP均衡器提取源任务的训练序列，并为其构建特征向量；重新产生训练序列，并将其作为对应特征向量的标签；S3、DSP均衡器对源任务进行均衡与补偿，得到源任务的信道模型；S4、提取源任务中系统信道模型中的特征参数并迁移到目标任务，实现对不同业务场景下数据的补偿与均衡处理；其中，源任务与目标任务具有相同的数据分布。本发明的方法在保持系统均衡性能的同时，可大幅减少DSP的复杂度和训练序列开支，并简化了用户端的结构以及用户端DSP补偿算法，降低了用户端的升级成本。
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公开(公告)号：CN112598072B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202011579164.6
申请日：2020-12-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/10 , G06F18/214 , H04B10/2513 , H04B10/524
Abstract: 本发明涉及基于SVM训练的权重系数迁移的改进Volterra滤波器的均衡方法，包括：S1、经过光纤传输的光信号经过解调后，从接收端的接收信号中提取训练序列；S2、根据Volterra滤波器的结构为训练序列构建特征向量，并构建训练集；S3、将训练集输入SVM训练器，通过计算得到最优超平面；S4、提取最优超平面的法向量作为权重系数，并将其迁移至Volterra滤波器中作为抽头系数；S5、将待测信号序列输入S4的Volterra滤波器，并对Volterra滤波器的输出进行判决以实现信道均衡。本发明将最优超平面的法向量迁移至Volterra滤波器，无需自适应算法更新滤波器的抽头系数，降低计算复杂度。
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公开(公告)号：CN112839268B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202011642527.6
申请日：2020-12-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于简化相干的光纤接入网传输系统，包括互相通信连接的局端和用户端，设计基于远端光源的上下行简化相干接收机方案，实现不同场景下无线、有线数据融合接入，提升了系统光域、DSP处理层的透明性级开放性，且在局端的上下行波长资源成对配置，并采用上下行波长交织复用技术，降低了波长复用通道间隔。本发明的系统通过上下行光源统一在局端调配和处理构建光波资源池，极大地简化了系统相干接收和用户端接入单元的结构和处理，降低了系统升级成本；选用上下行波长交织复用方案，降低了波长复用通道间隔，满足了未来接入用户对带宽和波长通道增加的要求。
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公开(公告)号：CN112733917A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011637284.7
申请日：2020-12-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于SHAP特征优化的信道均衡方法，包括：(1)发送端将包含训练序列的数据通过光纤传输到接收端，接收端将采样后包含训练序列的数据输入到基于机器学习的均衡器模块；(2)基于机器学习的均衡器模块提取接收到的训练序列，为其构建特征向量；(3)通过计算得到每个样本各个特征的SHAP值，再基于该指标衡量每个特征的特征权重重要性及对预测结果的影响；(4)基于特征权重对特征进行选择，并由特征选择的结果为训练集和测试集构建特征向量；(5)将构建的特征向量输入至基于DSP算法的均衡器之中，对后续有效数据进行均衡。本发明既保持系统性能，又减少时钟抖动对系统性能的影响，并降低了信道均衡的计算复杂度。
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