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龙图腾网获悉海南大学申请的专利基于加权极端随机森林模型的涡旋光通信解调方法及系统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：CN120342499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202510460436.7，技术领域涉及：H04B10/60；该发明授权基于加权极端随机森林模型的涡旋光通信解调方法及系统是由陈敏;赖彦兴;丁洁;任佳;崔亚妮;刘昕设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于加权极端随机森林模型的涡旋光通信解调方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于加权极端随机森林模型的涡旋光通信解调方法及系统，该方法包括以下步骤：S10，将接收到的涡旋光复用光束解复用得到不同模式的接收功率，并转换为数字信号；S20，将不同模式的接收功率的数字信号输入预训练的加权极端随机森林模型进行解调，得到解调信号；所述加权极端随机森林模型的分裂方式为：从样本中包含的多个特征中以不同权重抽取一个特征，从样本集中随机抽取一个样本，基于抽取的特征和样本进行分裂。本发明把串扰当成一种有用信息进行信号分析，无需均衡等操作，可对接收到的功率信息直接判决，降低了复杂度，大大的简化了通信系统，缩短开发周期，降低成本，从而有效提升涡旋光复用通信的整体性能。

本发明授权基于加权极端随机森林模型的涡旋光通信解调方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于加权极端随机森林模型的涡旋光通信解调方法，其特征在于，包括以下步骤： S10，将接收到的涡旋光复用光束解复用得到不同模式的接收功率，并转换为数字信号； S20，将不同模式的接收功率的数字信号输入预训练的加权极端随机森林模型进行解调，得到解调信号；所述加权极端随机森林模型的分裂方式为：从样本中包含的多个特征中以不同权重抽取一个特征，从样本集中随机抽取一个样本，基于抽取的特征和样本进行分裂； S201，构造样本数据集； S202，从样本数据集中以抽取后又放回的方式，随机抽取多个样本作为样本集； S203，在决策树的每个节点需要分裂时，从样本中包含的多个特征中以不同权重抽取一个特征，从样本集中随机抽取一个样本，基于抽取的特征和样本进行分裂，直至满足分裂终止条件； 所述S203中，从样本中包含的多个特征中以不同权重抽取一个特征的处理，包括： 计算出所有特征的抽取概率：针对于决策树，训练对模式进行检测时，特征j的抽取概率为：，，，是的复共轭，为模式的涡旋光，为模式的光束经过湍流传输距离后畸变的光束，为模式的光束经过湍流传输距离后畸变的光束，M为特征的总数量； 将所述抽取概率作为权重赋予对应的特征，所有被赋予权重的特征组成特征集合； 从特征集合中随机抽取一个特征； S204，每个决策树将叶节点的样本子集中样本数量最多的种类作为输出； 按照步骤S202-S204的操作执行K次，获得K个加权极端决策树，所述K个加权极端决策树组成所述加权极端随机森林模型，K为大于1的整数。

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