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申请/专利权人：西南交通大学
摘要：本发明涉及一种用于相干光通信系统的光纤信道建模方法，通过将输入数据和第一组标签数据作为训练数据批量输入到基于级联库普曼神经算子KNO的模型中进行训练，模型收敛之后从而完成对单跨段光纤传输的光信号的预测并保存模型；读取保存好的模型，将上一段的输入数据输入模型后得到预测信号，并作为下一段模型的输入数据，进而与对应跨度标签数据一起再次训练；完成N次训练后得到了最终经过N段光纤传输的预测信号。本发明与传统的光纤信道建模方法相比，极大的减少了建模的时间和复杂度；与其他直接对整段传输距离的光纤信道进行建模的深度学习算法相比，进一步提高了建模的精度，能够实现在大范围发射功率、长距离传输条件下对信号的预测。
主权项：1.一种基于级联库普曼神经算子模型的光纤信道建模方法，其特征在于，包括以下步骤：获取输入光纤之前的信号和N组每跨传输后的信号，分别作为输入数据和N组标签数据，并对所述输入数据和N组标签数据进行离散化，获取预处理后的输入数据和N组标签数据；将预处理后的输入数据和N组标签数据进行统一的高斯归一化处理，得到经过高斯归一化后的输入数据与N组标签数据；将所述经过高斯归一化后的输入数据与N组标签数据批量输入到基于级联库普曼神经算子的模型中进行训练，模型收敛之后从而完成对单跨段光纤传输的光信号的预测并保存模型，获取保存好的模型；读取保存好的模型，得到预测信号并作为下一段模型的输入数据，进而与对应跨度标签数据一起再次训练；完成N次训练后得到了最终经过N段光纤传输的预测信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南交通大学 一种基于级联库普曼神经算子模型的光纤信道建模方法
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