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申请/专利权人：北京理工大学;北京邮电大学;中国电信集团卫星通信有限公司

申请日：2024-08-26

公开（公告）日：2025-01-24

公开（公告）号：CN119363241A

专利技术分类：..相干接收器[2013.01]

专利摘要：本发明涉及一种模分复用通信系统非线性损伤补偿方法，属于光纤通信领域。本发明通过捕获输入数据的信号特征，并对输入数据进行充分地特征序列化融合处理，在处理当前时刻信号数据时，能够结合利用训练数据中的前序信号数据信息，即对信号数据序列进行序列化特征融合，更好地表征当前信号与前序信号之间的非线性干扰关系。本发明能够准确地拟合轨道角动量模分复用系统具有高随机性和复杂性的非线性模型。本发明具有更低的计算复杂度，同时能高效率恢复模分复用系统中传输的数据符号，从而补偿模分复用光通信系统的器件非线性，能够解决轨道角动量模分复用系统中随机非线性损伤导致接收信号还原度不够高的问题。

专利权项：1.一种模分复用通信系统非线性损伤补偿方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤一：发送端发送的信号经过脉冲幅度调制，再经过数据经脉冲成型，得到输入信号，然后将输入信号送入模分复用通信系统中传输，得到数据符号Xm；步骤二：将接收到的数据符号Xm进行时钟恢复，得到符号Ym；然后根据记忆长度将符号Ym与相邻符号组成数据集；步骤三：使用库普曼概率神经网络对步骤二得到的数据集进行补偿分类；库普曼概率神经网络分为三个层，第一层为输入层，第二层为全连接层，第三层为库普曼层；数据集中的训练数据经输入层后被输入到第二层以捕获信号特征；使用ReLu激活函数，根据捕获的信号特征，拟合训练数据的非线性特性；输出特征向量z∈RL×s，z表示为z＝{z1,z2,…,zs}，RL×s表示特征向量z是L行s列的矩阵，s表示第s个符号；z＝ReLuW*Yq+b1其中，W和b表示权重和偏置，Yq表示训练数据集；将z馈入库普曼层，对z使用奇异值分解，得到左奇异矩阵U、右左奇异矩阵V和奇异值矩阵∑；z＝U∑V*2根据式2构建特征矩阵A并求解得到特征值矩阵D和正交矩阵T，进一步构建库普曼线性算子K： 将zs∈RL×1与库普曼线性算子相乘得到补偿输出zs′∈RL×1；zs′＝K*zs4其中，zs′表示使用库普曼概率神经网络补偿后的输出信号；采用梯度反向传播算法和Adam参数优化库普曼概率神经网络，确定最优的网络参数；使用训练数据集Yq，训练库普曼概率神经网络，通过所述训练好的库普曼概率神经网络对信号进行非线性损伤补偿。

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