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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于数据驱动的光纤通信实验系统端到端建模方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115695211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211281083.7，技术领域涉及：H04L41/14；该发明授权基于数据驱动的光纤通信实验系统端到端建模方法和系统是由义理林;杨航;牛泽坤设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据驱动的光纤通信实验系统端到端建模方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于数据驱动的光纤通信实验系统端到端建模方法和系统，包括：基于收发端数字信号处理算法DSP对光纤通信实验系统特征有选择性地进行补偿，采集输入数据与补偿后的输出数据构建训练数据集；构建确定性特征模型，并建立对应神经网络的输入层数据结构；构建随机特征模型，并建立对应神经网络的输入层数据结构；构建损失函数，分两阶段依次训练确定性特征模型与随机特征模型；对确定性特征模型与随机特征模型输出结果进行求和，获得完整系统建模输出。本发明联合DSP设计直接对实验系统进行建模，不依赖理论模型，无需进行假设与系统简化，且避免了迭代运算，可实现光纤通信实验系统的快速精准建模。

本发明授权基于数据驱动的光纤通信实验系统端到端建模方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动的光纤通信实验系统端到端建模方法，其特征在于，包括： 步骤S1：基于收发端数字信号处理算法DSP对光纤通信实验系统特征有选择性地进行补偿，采集输入数据与补偿后的输出数据构建训练数据集D； 步骤S2：构建确定性特征模型F，并建立对应神经网络的输入层数据结构f； 步骤S3：构建随机特征模型G，并建立对应神经网络的输入层数据结构g； 步骤S4：构建损失函数，分两阶段依次训练确定性特征模型与随机特征模型； 步骤S5：对确定性特征模型与随机特征模型输出结果进行求和，获得完整系统特征模型； 所述步骤S2包括： 步骤S2.1：构建确定性特征模型F，包括双向长短记忆网络和前向全连接网络，对确定性特征进行提取； 步骤S2.2：建立对应神经网络的输入层数据结构f，包括输入数据与控制数据，对于第i个输出符号的建模，第i个输入符号以及前后相邻的N个输入符号组成一个向量x，组成一部分输入数据结构，相邻符号的个数N与数据特征的记忆长度有关；所述控制数据包括距离、功率、符号概率，是另一部分输入数据，与向量x一同组成完整的确定特征模型的输入层数据结构； 所述步骤S3包括： 步骤S3.1：构建随机特征模型G，包括生成式对抗网络与变分自动编码网络，对随机特征进行提取； 步骤S3.2：建立对应神经网络的输入层数据结构g，包括隐藏编码与控制数据，所述隐藏编码为高斯随机采样，是生成对抗模型或变分自动编码模型的必要输入；所述控制数据包括距离、功率、符号概率、信噪比，若随机特征的分布与输入有关，则加入输入数据。

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