[发明专利]一种基于智能全光处理的基站及其实施方法有效

专利信息
申请号: 202010993271.7 申请日: 2020-09-21
公开(公告)号: CN112152849B 公开(公告)日: 2022-03-08
发明(设计)人: 邹卫文;杨涌澜;张俊峰;李杏;郭航;徐雨秋 申请(专利权)人: 上海交通大学
主分类号: H04L41/14 分类号: H04L41/14;H04W88/10;G06N3/067
代理公司: 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31317 代理人: 张宁展
地址: 200240 *** 国省代码: 上海;31
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 智能 处理 基站 及其 实施 方法
【权利要求书】:

1.一种基于智能全光处理的基站,其特征在于,包括接收天线模块(1)、光子解调模块(2)、光子滤波模块(3)、光子时钟恢复模块(4)、智能光子模块(5)、光电探测模块(6)、数据整合处理模块(7)、光子调制模块(8)和发射天线模块(9);

所述的智能光子模块(5)包括光子智能均衡模块(5-1)、光子智能识别模块(5-2)、智能全光比较模块(5-3)和深度学习FEC模块(5-4);

所述的光子调制模块(8)包括光频梳生成模块(8-1)和n个子载波调制模块(8-2);

所述的接收天线模块(1)的输出端与所述的光子解调模块(2)的输入相连,所述的光子解调模块(2)的输出端与所述的光子滤波模块(3)的输入端相连,所述的光子滤波模块(3)的输出端与所述的光子时钟恢复模块(4)的输入端相连,所述的光子时钟恢复模块(4)的输出端与所述的光子智能均衡模块(5-1)的输入端相连,所述的光子智能均衡模块(5-1)的输出端与所述的光子智能识别模块(5-2)的输入端相连,所述的光子智能识别模块(5-2)的输出端与所述的智能全光比较模块(5-3)的输入端相连,所述的智能全光比较模块(5-3)的输出端与所述的深度学习FEC模块(5-4)的输入端相连,所述的深度学习FEC模块(5-4)的输出端与所述的光电探测模块(6)的输入端相连,所述的光电探测模块(6)的输出端与所述的数据整合处理模块(7)的输入端相连,所述的数据整合处理模块(7)的输出端与所述的n个子载波调制模块(8-2)的第一输入端相连,所述的光频梳生成模块(8-1)的输出端与所述的n个子载波调制模块(8-2)的第二输入端相连,所述的n个子载波调制模块(8-2)的输出端分别与所述的发射天线模块(9)的n个输入端相连,其中n=1,2,…,N,N为2以上的正整数;

接收天线模块(1)将接收的通信信号输入光子解调模块,所述的光子解调模块(2)利用光OFDM通过傅里叶变换对信号进行解调;所述的光子解调模块(2)的将解调后的信号输入光子滤波模块,所述的光子滤波模块(3)将各频率成分进行选择和滤波,输入光子时钟恢复模块(4),进行时钟校准和恢复;所述的光子时钟恢复模块(4)将校准后的信号输入光子智能均衡模块(5-1),对失真信号进行补偿和均衡;所述的光子智能均衡模块(5-1)将均衡后的信号输入光子智能识别模块(5-2),利用光子神经网络实现调制方式的识别,对信号进行预处理和分类;所述的光子智能识别模块(5-2)将识别后的信号输入智能全光比较模块(5-3),通过判断输入光信号与参考光功率的相对大小,输出二进制的比较结果“0”或“1”;所述的智能全光比较模块(5-3)将二进制光信号的比较结果输入深度学习FEC模块(5-4),进行前向纠错,所述的深度学习FEC模块(5-4)将校准后的结果输入到光电探测模块(6),进行光电转换得到二进制电信号后,输入所述的数据整合处理模块(7),该数据整合处理模块将得到的二进制电信号转换为数字信号输出,方便进行后续的数字处理和调制;所述的数据整合处理模块(7)将数字信号输入到子载波调制模块(8-2)的第一输入端,所述的光频梳生成模块(8-1)生成所需的正交子载波并输入到子载波调制模块(8-2)的第二输入端,所述的光子调制模块(8)通过光OFDM进行逆傅里叶变换,将调制信号输入到发射天线模块(9)发射。

2.根据权利要求1所述的基于智能全光处理的基站,其特征在于所述的光子智能均衡模块(5-1)针对在均衡信道传输引起的通信信号失真和损耗,用于补偿光纤传输系统中的非线性失真。

3.根据权利要求1所述的基于智能全光处理的基站,其特征在于所述的光子智能识别模块(5-2)用于在光域进行智能调制格式识别,进行信号预处理、特征参数提取和分类。

4.根据权利要求1所述的基于智能全光处理的基站,其特征在于所述的智能全光比较模块(5-3)在光域上对智能均衡后的信号光功率与参考光功率的相对大小进行比较,并将比较结果转化为二进制光信号“0”或“1”。

5.根据权利要求1所述的基于智能全光处理的基站,其特征在于所述的深度学习FEC模块(5-4)用于对经过不可靠或强噪声干扰信道的通信数据进行错误控制和纠正,包括LDPC码、Polar码或全光Polar码。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于上海交通大学,未经上海交通大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010993271.7/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top