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申请/专利权人：西南交通大学
摘要：本发明公开了一种基于因子化傅立叶神经算子的光纤非线性补偿方法，包括：对接收机接收到的光信号进行统一的归一化处理，在训练数据集中加入少量的高斯噪声稳定模型的训练过程；通过滑动窗口将接收到的长序列光信号进行离散化，处理成等长的信号子序列，进行模型的参数更新；将提取到子序列信号作为训练数据批量输入到基于因子化傅立叶神经算子F‑FNO模型中进行训练；待模型训练收敛之后从而完成对受到非线性损伤的光信号进行补偿。降低对光纤中的信号传输方程求解的复杂度，提高信号实时处理效率。
主权项：1.一种基于因子化傅立叶神经算子的光纤非线性补偿方法，其特征在于，包括：接收PDM-MQAM信号，添加高斯噪声并进行高斯归一化处理；对进行高斯归一化处理后的信号进行取样，生成多个新序列，得到新的训练序列批量；根据新的训练序列批量进行非线性补偿模型训练；将进行维度变换后的信号输入到傅立叶层进行高维频域特征变换学习；将维度变换后的信号输入到傅立叶层进行高维傅立叶变换；对F-FNO模型输出信号和目标信号进行代价函数计算，根据损失函数计算结果进行参数更新和模型优化；获取F-FNO模型输出非线性补偿信号，进行数字信号处理并评估模型非线性补偿性能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南交通大学 一种基于因子化傅立叶神经算子的光纤非线性补偿方法
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