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申请/专利权人：清华大学
摘要：本公开提供了一种光通信接收模型的训练方法，包括：获取N串信源通信符号以及N个光纤传输信号；其中，N≥2，N个光纤传输信号为N串信源通信符号中每串信源通信符号经过不同的光纤距离传输后的信号；对N个光纤传输信号进行归一化处理，得到归一化后的模型输入信号；构建归一化后的模型输入信号的三维张量及N串信源通信符号的二维张量，得到三维模型输入数据与二维标签数据；以及，使用部分三维模型输入数据及二维标签数据作为训练数据来训练光通信接收模型，光通信接收模型用于将光纤传输信号还原为与其对应的信源通信符号。本公开还提供了一种光纤传输信号的还原方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品。
主权项：1.一种光通信接收模型的训练方法，其特征在于，包括：获取N串信源通信符号以及N个光纤传输信号；其中，N≥2，所述N个光纤传输信号为所述N串信源通信符号中每串信源通信符号经过不同的光纤距离传输后的信号；对所述N个光纤传输信号进行归一化处理，得到归一化后的模型输入信号；构建所述归一化后的模型输入信号的三维张量及所述N串信源通信符号的二维张量，得到三维模型输入数据与二维标签数据；以及使用部分所述三维模型输入数据及所述二维标签数据作为训练数据来训练光通信接收模型，所述光通信接收模型用于将光纤传输信号还原为与其对应的信源通信符号；所述光通信接收模型包括：Transformer编码器，包括：第一残差结构、第一数据处理结构、第二残差结构及第二数据处理结构；其中，所述第一残差结构用于将所述三维模型输入数据复制为两份相同的三维光纤数据；所述第一数据处理结构用于将一份三维模型输入数据进行特征提取，并将提取到的特征数据与另一份三维模型输入数据进行数据聚合，得到第一聚合数据；所述第一残差结构用于将所述第一聚合数据复制为两份相同的光纤数据；所述第二数据处理结构用于将所述第一残差结构输出的一份数据进行二次特征提取，并将提取到的特征数据与另一份数据进行二次数据聚合，得到第二聚合数据；深度全连接网络结构，用于将所述第二聚合数据的进行信息融合后，得到融合后的数据；信号判决层，用于将所述融合后的数据还原为与其对应的信源通信符号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 一种光通信接收模型的训练方法及装置
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