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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于噪声适配网络的光通信系统端到端优化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：CN116545804B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310553839.7，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权基于噪声适配网络的光通信系统端到端优化方法和系统是由义理林;徐永鑫;黄璐瑶;蒋文清;关小凯设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于噪声适配网络的光通信系统端到端优化方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于噪声适配网络的光通信系统端到端优化方法和系统，包括：设计了一种噪声适配网络，用来模拟真实的物理信道，并在发送端和接收端分别使用一个神经网络代替传统的独立通信模块，实现这些模块的全部功能，通过噪声适配网络和收发端神经网络的交替训练，噪声适配网络不断逼近实际的物理信道，而收发端神经网络基于噪声适配网络进行联合训练，使系统性能不断提升，直至收敛。与传统的接收端均衡方案和间接方式实现的收发端联合均衡方案相比，本发明不仅进一步降低了误码率，提升了系统的接收灵敏度，而且大幅降低了接收端均衡器的复杂度。

本发明授权基于噪声适配网络的光通信系统端到端优化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于噪声适配网络的光通信系统端到端优化方法，其特征在于，包括： 步骤S1：初始化发端神经网络TxNN、收端神经网络RxNN以及用于建模信道的噪声适配网络，初始化记忆缓存区以存储用于信道建模的数据； 步骤S2：将光通信系统发送的符号经过发端神经网络处理后得到发端信号，然后经过实际的物理信道传输后得到收端信号，将发端信号与收端信号存入记忆缓存区； 步骤S3：从记忆缓存区中随机抽取多组发端信号与对应的收端信号，以发端信号作为噪声适配网络的输入数据，收端信号作为标签，以最大化似然函数为目标，对噪声适配网络进行训练，拟合实际的物理信道； 步骤S4：固定噪声适配网络不训练，光通信系统发送的符号依次经过发端神经网络、噪声适配网络以及收端神经网络，以最小化约束性损失函数和端到端损失函数为目标，对发端神经网络和收端神经网络进行训练； 步骤S5：重复步骤S3和步骤S4，使噪声适配网络与收发端神经网络交替训练，直到损失函数全部收敛； 步骤S6：固定发端神经网络不训练，利用实际物理信道上收发数据对收端神经网络进行微调，补偿由信道建模精度不足引起的信号残余损伤。

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