| 专利号 | 2025117834901 | 申请日 | 2025-12-01 | 专利名称 | 基于物理约束深度学习补偿的光子模数转换系统及方法 |
| 授权日 | 2026-03-13 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 宁亚飞;张文恺;亢宏杰;闫宝华;万青松;房宏基 |
| 主分类号 | H04B10/69 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及集成电路信号处理技术领域，具体为一种基于物理约束深度学习补偿的光子模数转换系统及方法，系统包括顺序电连接的光采样模块、光电探测阵列、电子量化模块和深度学习处理模块；光采样模块通过波长复用与时分复用对模拟输入信号进行并行采样，将模拟输入信号转换为光脉冲采样序列，输出光脉冲采样信号；光电探测阵列进行光电转换输出模拟电压信号；电子量化模块通过逐次逼近对模拟电压信号进行量化；深度学习处理模块对电子化模块输出的量化信号进行误差补偿与分辨率重构，输出数字信号。实现了高保真、物理可解释的信号重建。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 下一代信息网络产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
