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基于相变材料的低损耗可重构无阻塞光交换网络

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光学学报 2024年第11期44卷 58-65页

作者：熊羽庭郭鹏星周佳豪侯维刚郭磊重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆邮电大学智能通信与网络安全研究院

提出一种以相变材料为基础的低损耗可重构无阻塞光交换网络架构。首先，设计基于低吸收损耗相变材料Sb2Se3与马赫-曾德尔干涉仪（MZI）的2×2全光开关单元，通过光控Sb2Se3相变状态实现开关状态的切换。该单元无需外界持续的偏置电压即... 详细信息

提出一种以相变材料为基础的低损耗可重构无阻塞光交换网络架构。首先，设计基于低吸收损耗相变材料Sb2Se3与马赫-曾德尔干涉仪（MZI）的2×2全光开关单元，通过光控Sb2Se3相变状态实现开关状态的切换。该单元无需外界持续的偏置电压即可保持开关状态，具有非易失性的特点，此外还能够降低功耗，减少芯片面积。基于此，通过Benes拓扑将2×2光开关与交叉波导级联，构建8×8无阻塞光交换网络。通过调整不同开关单元中Sb2Se3的相变状态，实现8×8光交换网络中任意输入端口至输出端口的可重构光路交换。运用Ansys Lumerical仿真平台对所设计的2×2光开关及交叉波导结构进行仿真与优化，验证所提光交换网络的全连接无阻塞数据交换功能。仿真结果显示，所提2×2光开关的插入损耗和串扰噪声分别低于0.072 dB和-55.66 dB,8×8光交换网络的插入损耗和串扰噪声分别低于0.500 dB和-45.00 dB。因此，所设计的低损耗性能优势的开关结构有助于实现大规模光子集成交换网络。

关键词：集成光学光交换非易失性可重构性马赫-曾德尔干涉仪相变材料

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对抗光学神经网络识别误差的渐进式训练方法

光学学报 2024年第7期44卷 131-138页

作者：郭鹏星游正容侯维刚郭磊重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学智能通信与网络安全研究院重庆400065

提出了一种渐进式训练方案来重新配置马赫-曾德尔干涉仪(MZI)前馈光学神经网络(ONN)的相移,从而对抗MZI的相位误差和分束器误差,提高识别准确率。为了验证所提方案,利用Neuroptica Python仿真平台搭建了3层MZIONN结构,并在考虑到MZI相... 详细信息

提出了一种渐进式训练方案来重新配置马赫-曾德尔干涉仪(MZI)前馈光学神经网络(ONN)的相移,从而对抗MZI的相位误差和分束器误差,提高识别准确率。为了验证所提方案,利用Neuroptica Python仿真平台搭建了3层MZIONN结构,并在考虑到MZI相位误差和分束器误差的情况下,利用Iris和MNIST数据集验证了所提方案的有效性。仿真结果表明:在Iris数据集下,对于3层4×4 MZI-ONN结构,所提方案的识别准确率能够提升64.15百分点;在MNIST数据集下,对于4×4、6×6、8×8和16×16规模的MZI-ONN,所提方案的识别准确率能够提升2.00~37.00百分点。所提方案极大地提高了MZI-ONN的抗误差性能,有助于未来大规模、高准确率MZI-ONN的实现。

关键词：光计算马赫-曾德尔干涉仪光学神经网络相位误差分束器误差渐进式训练抗误差

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基于悬空槽波导的高灵敏度折射率传感器

光学学报 2024年第4期44卷 319-328页

作者：廖莎莎赵帅张伍浩张艺达唐亮重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

介绍了一种基于绝缘体上硅(SOI)的马赫-曾德尔干涉仪(MZI)型高灵敏度折射率传感器。在该传感器中采用悬空槽(SSlot)波导作为传感臂,条形波导作为参考臂,利用两臂不同模式之间的干涉提高传感器的灵敏度。分析了MZI型传感器的工作原理,推... 详细信息

介绍了一种基于绝缘体上硅(SOI)的马赫-曾德尔干涉仪(MZI)型高灵敏度折射率传感器。在该传感器中采用悬空槽(SSlot)波导作为传感臂,条形波导作为参考臂,利用两臂不同模式之间的干涉提高传感器的灵敏度。分析了MZI型传感器的工作原理,推导了灵敏度公式,通过灵活调节两臂长度和合理设计SSlot波导,实现了9.824×10^(4)nm/RIU的高灵敏度。该传感器还具有尺寸小、制造简单等优势,可广泛应用于生物医疗、环境监测等领域。

关键词：光谱学硅光子学折射率传感器马赫-曾德尔干涉仪灵敏度

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基于模型驱动深度学习的OTFS信道估计

电子与信息学报 2024年第2期46卷 680-687页

作者：蒲旭敏刘雁翔宋米雪陈前斌重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

针对单输入单输出(SISO)的正交时频空间(OTFS)调制系统,该文利用一种模型驱动深度学习算法进行OTFS信道估计。该方案首先将去噪近似消息传递(DAMP)算法进行深度展开,利用去噪卷积神经网络代替传统的去噪器,对含噪的时延多普勒信道进行... 详细信息

针对单输入单输出(SISO)的正交时频空间(OTFS)调制系统,该文利用一种模型驱动深度学习算法进行OTFS信道估计。该方案首先将去噪近似消息传递(DAMP)算法进行深度展开,利用去噪卷积神经网络代替传统的去噪器,对含噪的时延多普勒信道进行去噪估计,然后提供了状态演化方程来预测可学习去噪近似消息传递(LDAMP)算法的理论归一化均方误差性能。仿真结果表明,相比于其他估计方案,该方案不仅在低信噪比条件下具有优越的性能表现,而且还具有非常好的鲁棒性,在信道路径总数不变时,增加OTFS 2维网格点数量,可以有效提升信道估计精确度。

关键词：正交时频空间信道估计时延多普勒信道深度学习

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具有模式保持功能的片上模式分离器

光学学报 2024年第5期44卷 211-221页

作者：廖莎莎张伍浩赵帅赵薪程唐亮重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

提出一种具有模式保持功能的片上模式分离器方案。该方案基于多模干涉耦合器(MMI),通过在MMI多模区加入微型热电极,并通过合理设计热电极的位置和精确控制热电极的加热温度,实现TE0、TE1和TE2三种模式的分离,其插入损耗均低于1.06 dB,... 详细信息

提出一种具有模式保持功能的片上模式分离器方案。该方案基于多模干涉耦合器(MMI),通过在MMI多模区加入微型热电极,并通过合理设计热电极的位置和精确控制热电极的加热温度,实现TE0、TE1和TE2三种模式的分离,其插入损耗均低于1.06 dB,模式串扰均低于-15.38 dB。该方案具有模式分离数量多和可扩展的优势,可被广泛用于信号处理系统和通信系统中。

关键词：集成光学模式保持多模干涉耦合器模式分离器微型热电极

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节点链路同时映射的多类型服务资源编排算法

通信学报 2024年第4期45卷 54-64页

作者：冯川张旭马天纯郭磊重庆邮电大学大数据智能计算重点实验室重庆400065 重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学智能通信与网络安全研究院重庆400065

为了解决虚拟网络请求阻塞率较高和底层物理网络资源利用率较低的问题,提出一种基于节点链路同时映射的多类型服务资源编排的算法。在映射首节点时,考虑物理网络节点属性;在映射节点链路元组时,综合考虑物理网络节点属性和链路属性;在... 详细信息

为了解决虚拟网络请求阻塞率较高和底层物理网络资源利用率较低的问题,提出一种基于节点链路同时映射的多类型服务资源编排的算法。在映射首节点时,考虑物理网络节点属性;在映射节点链路元组时,综合考虑物理网络节点属性和链路属性;在映射链路时,考虑网络链路属性,从而在包含多类型服务资源的底层物理网络中找到虚拟网络请求的映射策略。仿真结果显示,所提算法可以降低虚拟网络请求的阻塞率,提高物理网络多种类型资源的利用效率。

关键词：软件定义网络网络功能虚拟化虚拟网络映射多类型资源编排

智能反射表面辅助的非正交多址接入系统用户分组、波束赋形与相移的优化

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电子与信息学报 2024年第3期46卷 858-866页

作者：雷维嘉于顺洪雷宏江唐宏重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065

该文研究智能反射表面(IRS)辅助的多天线非正交多址接入(NOMA)网络中用户分组、发送波束赋形、相移等的联合优化问题。系统中1个分组分配1个波束并在组内进行连续干扰消除检测。该文提出一种不依赖于发送波束赋形和IRS相移的用户分组配... 详细信息

该文研究智能反射表面(IRS)辅助的多天线非正交多址接入(NOMA)网络中用户分组、发送波束赋形、相移等的联合优化问题。系统中1个分组分配1个波束并在组内进行连续干扰消除检测。该文提出一种不依赖于发送波束赋形和IRS相移的用户分组配对策略,将用户分组与其他优化分离,显著降低了优化问题求解的难度和计算复杂度。进一步,联合优化基站发送波束赋形、功率分配和IRS相移矩阵,最小化基站的总发送功率。原始优化问题是一个多变量相互耦合的非凸优化问题,利用松弛变量、连续凸逼近、半定松弛、交替迭代优化等方法将原问题转化为凸问题并求解。仿真结果显示,相较于1个用户1个波束的方案,所提方案在基站天线数较少时性能更优,而在天线数较多时也与该对比方案非常接近,但所提方案的优化计算复杂度更低。而对比采用不同分组算法、随机IRS相移方案、最大比发射方案,以及无IRS的方案,所提方案的性能始终更优。

关键词：智能反射表面非正交多址接入用户分组波束赋形

基于改进第一关键集的极化码SCLF译码算法

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北京邮电大学学报 2024年第2期47卷 74-80页

作者：袁建国贺京杰张丰果黄胜重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

为了改进极化码串行抵消列表比特翻转(SCLF)译码算法的误码性能,通过分析已完成译码的比特对未译码比特的影响,提出了一种优化SCLF译码算法的算法,改进了关键集精度。以第一关键集(FCS)作为初始关键集,通过计算比特不可靠度的理论值与... 详细信息

为了改进极化码串行抵消列表比特翻转(SCLF)译码算法的误码性能,通过分析已完成译码的比特对未译码比特的影响,提出了一种优化SCLF译码算法的算法,改进了关键集精度。以第一关键集(FCS)作为初始关键集,通过计算比特不可靠度的理论值与实际值,筛选出FCS中包含串行抵消状态路径的错误比特,并按信道可靠度升序排列形成改进第一关键集(IFCS)。用IFCS能有效提高翻转准确性并减少重译码次数。仿真结果表明,所提算法相较于基于修正关键集的SCLF译码算法和决策后处理SCLF译码算法具有更好的误码性能和更低的复杂度,同时还可以与小列表循环冗余校验辅助SCL(CA-SCL)译码算法结合,达到大列表CA-SCL译码算法的性能水平。

关键词：极化码第一关键集串行抵消列表比特翻转

边缘计算网络中区块链赋能的异步联邦学习算法

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电子与信息学报 2024年第1期46卷 195-203页

作者：黄晓舸邓雪松陈前斌张杰重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

由于数据量激增而引起的信息爆炸使得传统集中式云计算不堪重负,边缘计算网络(ECN)被提出以减轻云服务器的负担。此外,在ECN中启用联邦学习(FL),可以实现数据本地化处理,从而有效解决协同学习中边缘节点(ENs)的数据安全问题。然而在传... 详细信息

由于数据量激增而引起的信息爆炸使得传统集中式云计算不堪重负,边缘计算网络(ECN)被提出以减轻云服务器的负担。此外,在ECN中启用联邦学习(FL),可以实现数据本地化处理,从而有效解决协同学习中边缘节点(ENs)的数据安全问题。然而在传统FL架构中,中央服务器容易受到单点攻击,导致系统性能下降,甚至任务失败。本文在ECN场景下,提出基于区块链技术的异步FL算法(AFLChain),该算法基于ENs算力动态分配训练任务,以提高学习效率。此外,基于ENs算力、模型训练进度以及历史信誉值,引入熵权信誉机制评估ENs积极性并对其分级,淘汰低质EN以进一步提高AFLChain的性能。最后,提出基于次梯度的最优资源分配(SORA)算法,通过联合优化传输功率和计算资源分配以最小化整体网络延迟。仿真结果展示了AFLChain的模型训练效率以及SORA算法的收敛情况,证明了所提算法的有效性。

关键词：异步联邦学习区块链资源分配边缘计算网络