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申请/专利权人：苏州爱雄斯通信技术有限公司
摘要：本申请提供一种光通信装置的神经网络自适应调制方法及系统，涉及光通信设备管理领域，该方法包括：获取光通信装置中目标光纤信道的多模态传感时序数据；基于自动编码器处理多模态传感时序数据，以确定相应的重构时序特征矩阵；将重构时序特征矩阵输入至自适应调制模型，以确定相应的目标调制数据；根据目标调制数据，更新光通信装置中针对目标光纤信道的调制参数设置，该自适应调制模型采用混合神经网络模型，其包括深度卷积神经网络、长短期记忆网络和调制参数生成模块。由此，通过引入神经网络自适应调制方法，实现了对光通信系统中多变信道环境的动态响应，提升了通信质量的稳定性和资源利用效率。
主权项：1.一种光通信装置的神经网络自适应调制方法，包括：获取光通信装置中目标光纤信道的多模态传感时序数据；所述多模态传感时序数据包含多个历史时间步和相应的多维传感数据，所述多维传感数据包含信噪比、误码率、偏振模色散、环境温度和环境干扰噪声；基于自动编码器处理所述多模态传感时序数据，以确定相应的重构时序特征矩阵；将所述重构时序特征矩阵输入至自适应调制模型，以确定相应的目标调制数据；所述目标调制数据的参数类型包含调制方式、调制深度和编码率；根据所述目标调制数据，更新所述光通信装置中针对所述目标光纤信道的调制参数设置；其中，所述自适应调制模型采用混合神经网络模型，其包括深度卷积神经网络、长短期记忆网络和调制参数生成模块；所述深度卷积神经网络用于从所述重构时序特征矩阵中提取各个时间步所分别对应的时序模式特征；所述时序模式特征定义了不同特征之间随时间变化的关联模式；所述长短期记忆网络用于处理所述重构时序特征矩阵和所述时序模式特征，以得到综合特征表示；所述调制参数生成模块用于通过全连接层处理综合特征表示，以得到目标调制数据。
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权利要求：
百度查询： 苏州爱雄斯通信技术有限公司 光通信装置的神经网络自适应调制方法及系统
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