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公开(公告)号：CN115314120B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202210929173.6
申请日：2022-08-03
Applicant: 聊城大学
IPC: H04B10/69 , H04B10/2513
Abstract: 本发明提供了一种CADD系统中缓解EEPN和P2A噪声的方法及装置，属于短距离光纤通信技术领域，该方法包括：在发射端生成受到激光器相位噪声影响的16‑QAM光信号；经过光纤传输后，在接收端使用S‑CADD接收机对16‑QAM光信号进行接收得到16‑QAM电信号；在接收过程中，直流项中的激光器相位噪声和光纤链路中的累积色散会发生相互作用导致P2A噪声的产生。16‑QAM电信号经电色散均衡后又会产生EEPN；在接收端DSP中利用基于前置判决辅助的简化BPS算法对EEPN和P2A噪声进行缓解。本发明对CADD系统中的EEPN和P2A噪声具有显著的缓解作用，可以有效提高系统性能。
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公开(公告)号：CN115378507A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210999368.8
申请日：2022-08-19
Applicant: 聊城大学
IPC: H04B10/2507 , H04B10/2543 , H04B10/61 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种适用于多特征值非线性频分复用系统的噪声均衡方法及装置，包括：获取发射端调制信号的映射星座点和接收端NFT后的特征值及对应的受损离散谱信号；计算每一个对应特征值的扰动；对受损离散谱信号和特征值扰动进行预处理，并将其作为复值神经网络的输入特征，同时将映射星座点作为网络的标签；利用每个特征值对应的输入特征和标签分别训练复值神经网络，得到训练的模型，然后加载待均衡数据至对应模型中进行噪声均衡处理，最后将输出的信号经重新维度整形后得到噪声均衡后的总输出信号；对每个传输距离分别进行噪声均衡处理。本发明解决了多特征值NFDM系统中噪声均衡方案性能欠佳和复杂度高的问题。
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公开(公告)号：CN115378507B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210999368.8
申请日：2022-08-19
Applicant: 聊城大学
IPC: H04B10/2507 , H04B10/2543 , H04B10/61 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种适用于多特征值非线性频分复用系统的噪声均衡方法及装置，包括：获取发射端调制信号的映射星座点和接收端NFT后的特征值及对应的受损离散谱信号；计算每一个对应特征值的扰动；对受损离散谱信号和特征值扰动进行预处理，并将其作为复值神经网络的输入特征，同时将映射星座点作为网络的标签；利用每个特征值对应的输入特征和标签分别训练复值神经网络，得到训练的模型，然后加载待均衡数据至对应模型中进行噪声均衡处理，最后将输出的信号经重新维度整形后得到噪声均衡后的总输出信号；对每个传输距离分别进行噪声均衡处理。本发明解决了多特征值NFDM系统中噪声均衡方案性能欠佳和复杂度高的问题。
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公开(公告)号：CN115314119A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210901480.3
申请日：2022-07-28
Applicant: 聊城大学
Abstract: 本发明公开了一种高速光通信系统中的光纤非线性均衡方法及系统，本发明将一维卷积与BiLSTM的时间记忆特性结合，建立光纤非线性均衡模型，利用一维卷积对输入特征数据进行特征提取，同时通过BiLSTM对所得特征信息进一步处理，可以更加准确的从神经网络中学习到光纤非线性损伤值，从而均衡光纤信道内交叉相位调制与信道内四波混频效应，并在不同的调制格式下实现显著的均衡效果。同时将光纤非线性均衡模型与迁移学习结合，实现不同发射功率参数的快速迁移，在保证性能的基础上降低算法复杂度。
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公开(公告)号：CN113364527B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202110622039.7
申请日：2021-06-03
Applicant: 聊城大学
IPC: H04B10/61
Abstract: 本发明公开了一种适用于高速相干偏振复用系统的非线性损伤补偿方法，利用标签传播算法(LPA)能够产生非线性判决边界的特性对接收到的符号进行重新判决，以达到补偿非线性损伤的目的。在接收端的数字信号处理流程中，根据m阶正交幅度调制格式确定m个标准星座点的坐标，并赋予唯一的标签，设置载波相位恢复模块输出数据为无标签数据，根据预设的视野半径查看周围数据的标签情况，并按照多数原则实时改变自身标签状态，经过数次迭代后，所有的无标签数据均被赋予唯一的标签，最终根据重新分类的结果进行反映射和误码率的计算。通过仿真和实验的双重验证，本发明对在高速相干偏振复用系统中，多种调制格式在不同距离的非线性损伤均有显著的补偿效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116346230A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211182542.6
申请日：2022-09-27
Applicant: 聊城大学
IPC: H04B10/2513 , H04B10/2543 , H04B10/61
Abstract: 本发明公开了一种适用于高阶调制波分复用系统的非线性损伤补偿方法及装置，属于光纤通信技术领域，该方法包括：获取高速相干波分复用系统中每个信道对应的相干接收机采集的离散样值信号；将每个信道的离散样值信号重采样至2倍样值，形成长度为2倍符号数的一维样值向量；对一维样值向量的维度进行整形预处理；将预处理后的离散样值信号输入至交叉基函数神经网络中进行训练，得到训练后的网络模型；对测试数据进行预处理，并将经预处理后的测试数据输入至训练后的网络模型，输出可实现色散和非线性损伤有效补偿的离散样值信号。本发明解决了现有的高阶调制波分复用系统非线性损伤补偿过程复杂、补偿效果不理想的问题。
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公开(公告)号：CN115314120A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210929173.6
申请日：2022-08-03
Applicant: 聊城大学
IPC: H04B10/69 , H04B10/2513
Abstract: 本发明提供了一种CADD系统中缓解EEPN和P2A噪声的方法及装置，属于短距离光纤通信技术领域，该方法包括：在发射端生成受到激光器相位噪声影响的16‑QAM光信号；经过光纤传输后，在接收端使用S‑CADD接收机对16‑QAM光信号进行接收得到16‑QAM电信号；在接收过程中，直流项中的激光器相位噪声和光纤链路中的累积色散会发生相互作用导致P2A噪声的产生。16‑QAM电信号经电色散均衡后又会产生EEPN；在接收端DSP中利用基于前置判决辅助的简化BPS算法对EEPN和P2A噪声进行缓解。本发明对CADD系统中的EEPN和P2A噪声具有显著的缓解作用，可以有效提高系统性能。
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公开(公告)号：CN115173957A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210801165.3
申请日：2022-07-08
Applicant: 聊城大学
IPC: H04B10/69 , H04B10/2513
Abstract: 本发明公开了一种SVDD系统中RSOP、CD、EEPN联合均衡方法，属于短距光纤通信技术领域，该方法包括：推导SVDD系统中RSOP、CD、EEPN三种损伤联合模型，建立扩展卡尔曼滤波器中的均衡矩阵模型；将接收信号送入重叠保留窗口中进行三种损伤的联合均衡：先在时域进行RSOP均衡，再利用快速傅里叶变换转换到频域进行CD均衡，最后通过快速傅里叶逆变换转换到时域进行EEPN的均衡。本方法基于RSOP、CD、EEPN三种主要损伤的联合模型及扩展卡尔曼滤波器，能够快速、稳定地实现SVDD系统中RSOP、CD、EEPN三种损伤的联合均衡，具有复杂度低，并对RSOP、CD和EEPN容忍性较高的优点。
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公开(公告)号：CN113364527A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110622039.7
申请日：2021-06-03
Applicant: 聊城大学
IPC: H04B10/61
Abstract: 本发明公开了一种适用于高速相干偏振复用系统的非线性损伤补偿方法，利用标签传播算法(LPA)能够产生非线性判决边界的特性对接收到的符号进行重新判决，以达到补偿非线性损伤的目的。在接收端的数字信号处理流程中，根据m阶正交幅度调制格式确定m个标准星座点的坐标，并赋予唯一的标签，设置载波相位恢复模块输出数据为无标签数据，根据预设的视野半径查看周围数据的标签情况，并按照多数原则实时改变自身标签状态，经过数次迭代后，所有的无标签数据均被赋予唯一的标签，最终根据重新分类的结果进行反映射和误码率的计算。通过仿真和实验的双重验证，本发明对在高速相干偏振复用系统中，多种调制格式在不同距离的非线性损伤均有显著的补偿效果。
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公开(公告)号：CN115314119B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202210901480.3
申请日：2022-07-28
Applicant: 聊城大学
IPC: H04B10/61 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种高速光通信系统中的光纤非线性均衡方法及系统，本发明将一维卷积与BiLSTM的时间记忆特性结合，建立光纤非线性均衡模型，利用一维卷积对输入特征数据进行特征提取，同时通过BiLSTM对所得特征信息进一步处理，可以更加准确的从神经网络中学习到光纤非线性损伤值，从而均衡光纤信道内交叉相位调制与信道内四波混频效应，并在不同的调制格式下实现显著的均衡效果。同时将光纤非线性均衡模型与迁移学习结合，实现不同发射功率参数的快速迁移，在保证性能的基础上降低算法复杂度。
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