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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利光纤传输接收信号预测模型训练方法、预测方法及设备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：CN120601969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511100546.9，技术领域涉及：H04B10/077；该发明授权光纤传输接收信号预测模型训练方法、预测方法及设备是由王拥军;高昊宇;杨海锋;王帅航;洪绍楠;高恒达;周新然;王茹意;董诗雨;张琦;忻向军设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本光纤传输接收信号预测模型训练方法、预测方法及设备在说明书摘要公布了：本申请提供光纤传输接收信号预测模型训练方法、预测方法及设备，涉及传输技术领域，训练方法包括：根据预先由连续谱非线性频分复用系统中的发送端生成的发射信号生成发射信号对应的训练样本，基于训练样本训练神经网络模型以对训练样本进行混合域特征提取、多尺度处理以及基于峰值感知注意力机制的注意力特征提取，得到接收信号预测结果数据并优化神经网络模型，以将神经网络模型训练为光纤传输接收信号预测模型。本申请能够实现针对连续谱非线性频分复用系统中的接收信号的预测，并能够提高采用训练得到的光纤传输接收信号预测模型进行接收信号预测的准确性，进而能降低光纤通信系统建模过程的研发周期及研发设备的计算资源消耗。

本发明授权光纤传输接收信号预测模型训练方法、预测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种光纤传输接收信号预测模型训练方法，其特征在于，包括： 根据预先由连续谱非线性频分复用系统中的发送端生成的发射信号生成所述发射信号对应的训练样本，并根据预先将所述发射信号经光纤传输至接收端后形成的接收信号生成所述训练样本对应的标签； 基于所述训练样本训练神经网络模型，以使所述神经网络模型对所述训练样本分别进行混合域特征提取、多尺度处理以及基于峰值感知注意力机制的注意力特征提取以得到用于预测所述训练样本经光纤传输至接收端后形成的接收信号的接收信号预测结果数据，并基于所述训练样本对应的所述接收信号预测结果数据以及所述标签优化所述神经网络模型，以将所述神经网络模型训练为用于根据所述发射信号输出对应的所述接收信号预测结果数据的光纤传输接收信号预测模型； 所述神经网络模型包括样本处理模块和峰值感知注意力模块； 所述样本处理模块用于获取所述训练样本对应的三维张量，并对所述训练样本对应的三维张量分别进行混合域特征提取以及多尺度处理，以得到所述训练样本对应的多尺度特征数据； 所述峰值感知注意力模块用于对所述训练样本对应的多尺度特征数据进行峰值检测以得到所述训练样本对应的峰值权重，并对所述多尺度特征数据进行注意力检测以得到所述训练样本对应的注意力权重；将所述峰值权重和所述注意力权重进行融合以得到对应的融合权重，并对所述融合权重进行归一化和特征聚合处理，以得到所述训练样本对应的用于生成所述接收信号预测结果数据的注意力特征数据。

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