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申请/专利权人：北京理工大学

申请日：2021-12-20

公开（公告）日：2022-04-05

公开（公告）号：CN114285715A

专利技术分类：..幅度和相位调制载波系统，例如正交调幅载波系统[2006.01]

专利摘要：本发明公开的基于双向GRU‑条件随机场的非线性均衡方法，属于光纤通信技术领域。本发明实现方法为：发送和采集M‑QAM信号序列，构建每个M‑QAM信号的特征序列，构建训练数据集；构建基于双向GRU‑条件随机场的非线性均衡模型；利用训练数据集对双向GRU‑条件随机场模型进行训练；使用训练好的双向GRU‑条件随机场模型对每个M‑QAM信号的特征序列进行标签序列的预测，输出得到每个M‑QAM信号的预测标签序列；将输出的预测标签序列的中间标签结果作为M‑QAM信号所对应的类别，通过M‑QAM星座符号解映射后，得到相对应二进制数据，实现高准确度的数据恢复，有效降低信号在长距离传输过程中受到的由于器件和光纤的非线性效应造成的影响，降低通信系统的误比特率，提升通信系统的传输性能。

专利权项：1.基于双向GRU-条件随机场的非线性均衡方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：在相干光纤通信系统的发射端对发射数据序列进行M-QAM星座符号映射处理，根据M-QAM调制格式信号星座图的M个标准星座点，将M-QAM信号分为M种不同的类别，每一个标准星座点对应于一种类别，从1到M进行编号，作为类别的标签；在相干光纤通信系统的接收端得到经过传输后的M-QAM信号序列，对信号进行线性均衡处理，基于线性均衡后的M-QAM信号序列，对于每个M-QAM信号，将该信号与其前后k个信号进行组合，构建对应每个M-QAM信号的特征序列，构建训练数据集；步骤二：构建双向GRU-条件随机场模型；通过双向GRU对输入特征序列同时进行前向处理和后向处理，实现当前信号与相邻信号之间的关系的关键信息提取；通过线性层将双向GRU层的输出转化到标签空间维度，得到输入特征序列中每个信号对应于每种标签的概率矩阵；通过条件随机场层对输出标签序列进行联合预测，得到对应于输入特征序列的输出预测标签序列；步骤三：对步骤二构建的双向GRU-条件随机场模型，设置学习率、批处理大小、权值初始化方式、优化方法、迭代次数；使用步骤一中构造的训练数据集，训练步骤二构建的双向GRU-条件随机场模型；步骤四：使用训练好的双向GRU-条件随机场模型对接收到的需要进行非线性均衡处理的M-QAM信号序列中的每个M-QAM信号的特征序列进行标签序列预测，得到每个M-QAM信号的预测标签序列；将输出的预测标签序列的中间标签结果作为该M-QAM信号所对应的类别，通过M-QAM星座符号解映射后，得到相对应的二进制数据，实现高准确度的数据恢复，有效地降低信号在传输过程中受到的由于器件和光纤的非线性效应造成的影响，降低通信系统的误比特率，提升通信系统的传输性能。

百度查询： 北京理工大学 基于双向GRU-条件随机场的非线性均衡方法