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申请/专利权人：北京邮电大学

摘要：基于全局感受野复值卷积均衡器的系统非线性补偿方法，属于光纤通信系统领域，包括构建基于微扰理论的复数值单通道特征图；构建基于复数值卷积神经网络的全局感受野复值卷积均衡器；将所述复数值单通道特征图作为复数值卷积神经网络的输入进行卷积运算；采用离线数字信号处理方法，首先对信号进行线性均衡修复，然后使用复值全局卷积核辅助全局感受野复值卷积均衡器进行学习和补偿非线性损伤。本发明相比传统DBP方法大幅降低了计算复杂度。本发明引入了复数值卷积神经网络可直接关注复数值的信息，无需分别处理复数值信号的实部和虚部，更符合光信号的相关物理特性。本发明采用全局感受野设计能有效地从复数值单通道特征图中提取有效信息。

主权项：1.基于全局感受野复值卷积均衡器的系统非线性补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：构建基于微扰理论的复数值单通道特征图；步骤S2：构建基于复数值卷积神经网络的全局感受野复值卷积均衡器；将所述复数值单通道特征图作为复数值卷积神经网络的输入进行卷积运算；复数值卷积神经网络中，复值域神经元的输入为X＝XR+iXI，XR和XT分别表示实部和虚部，卷积核权重为ω＝ωR+iωI，偏置为b＝bR+ibI，则复值域神经元的输出为：Y＝YR+iYI＝X*ω+b＝XR*ωR-XI*ωI+bR+iXR*ωI+XI*ωR+bI其中YR和YI分别表示复值域神经元的输出后的实部和虚部，ωR和ωI分别表示卷积核权重的实部和虚部，bR和bI分别表示偏置的实部和虚部；分别对实部和虚部进行激活，最终输出Z为：Z＝fYR+ifYl＝ZR+Zl其中ZR和ZI分别表示激活后输出Z的实部和虚部；使用函数来映射每个类别的概率；复数值卷积神经网络采用与输入特征图大小相当的复值全局卷积核；训练复数值卷积神经网络时采用全复数值梯度下降从输出层向输入层全复值反向传播误差；给定复数值卷积神经网络中极坐标形式的复数值输出rj和θj是指虚数在极坐标表示下的距离和夹角；损失函数采用复数交叉熵，均衡器用分类器表示；在前向传播后计算的损失反向传播到复数值卷积神经网络中的每个神经元，并在反向传播过程中调整并更新权重；步骤S3：基于全局感受野复值卷积均衡器的单芯少模光纤的相干光纤通信系统的非线性补偿方法；采用离线数字信号处理方法，首先对信号进行线性均衡修复，然后使用复值全局卷积核辅助全局感受野复值卷积均衡器进行学习和补偿非线性损伤。

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