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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种高速光通信系统均衡方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116488970B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211504398.3，技术领域涉及：H04L25/03；该发明授权一种高速光通信系统均衡方法是由张琦;忻向军;姚海鹏;杨睿;蒋锦坤;高然;田清华;田凤;王拥军;杨雷静;李志沛;王富;王曦朔;常欢;郭栋设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高速光通信系统均衡方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种高速光通信系统均衡方法，该方法基于Volterra级数构建神经网络均衡器，采用互相关学习增强联合神经网络，将线性和非线性补偿结合，使网络不再需要额外的线性补偿模块，增强网络整体的补偿能力；通过额外的增强互相关学习层,使神经网络能够更好地学习到输入信号的二阶以及三阶互相关项，加强了神经网络对系统非线性的补偿能力；通过高阶全连接层,从低阶自相关输入信号中学习输入信号的高阶互相关项；同时在网络中权重的密集处使用了聚类算法，降低了网络复杂程度。

本发明授权一种高速光通信系统均衡方法在权利要求书中公布了：1.一种高速光通信系统均衡方法，其特征在于，基于互相关学习增强联合神经网络实现； 互相关学习增强联合神经网络包括： 一阶线性神经网络，包括线性输入层，线性层，线性输出层，用于补偿系统中的线性失真，将补偿后的信号输入到互相关学习增强神经网络； 互相关学习增强神经网络，用于学习信号的互相关信息，补偿系统中的非线性失真，包括：三阶自相关输入层，用于读取一阶线性神经网络的输出结果，处理后输出，使数据便于增强互相关学习；增强互相关学习层，通过对一阶信号进行运算，学习出高阶互相关信号；高阶全连接层，处理各阶信号，补全增强互相关学习层可能会缺失的低阶自相关项，同时利用聚类进行降复杂度处理；输出层，将线性网络和非线性网络结果汇合，预测每电平信号输出的概率，输出概率最高的一项作为结果； 所述的三阶自相关输入层，与一阶线性神经网络相连接，读取一阶线性神经网络的输出结果并采取指定长度的信号序列，对采集的输入信号进行平方，三次自相关处理，以同时得到信号的一二三阶自相关项，同时对目标信号进行稀疏降维编码处理，使整体系统更加契合后续增强互相关学习，提高系统性能； 所述的增强互相关学习层，通过使用完全平方数学公式对原始信号进行简化版的二阶互相关运算求解；同时将原始信号进行随机求和处理，与求解出的二阶互相关信号再次进行互相关运算学习挖掘更深层次的大部分三阶互相关项；其中缺失的部分三阶自相关项由所述的高阶全连接层进行补全； 所述的高阶全连接层，通过非线性激活函数对输入信号的一阶二阶三阶自相关项进行非线性处理，自相关项汇合通过非线性激活函数处理形成更高阶的互相关项，在补全增强互相关学习层中缺少的低阶自相关项同时提高系统的性能；在权重最密集的输入层与第一个隐藏层之间，使用聚类算法以降低该网络的复杂度。

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