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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于信道预测的自由空间光通信的自适应解调方法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：CN116405112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310378940.3，技术领域涉及：H04B10/11；该发明授权一种基于信道预测的自由空间光通信的自适应解调方法是由刘业君;潘援;宋嵩;张旭;郭磊设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于信道预测的自由空间光通信的自适应解调方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于信道预测的自由空间光通信的自适应解调方法，属于自由空间光通信领域，本发明包括大气衰减预测机制，湍流分类机制，自适应解调机制。大气衰减预测机制根据天气特征参数可提前获取大气衰减程度，进而在发送端进行功率补偿。湍流分类机制根据接收光信号的幅度抖动判断当前信道湍流范围，选择合适的自适应解调器。自适应解调机制采用神经网络模型，比传统解调器解调性能更优秀。本发明可以大幅度提高FSO通信系统在信道条件未知下的解调能力，从而提高系统的可靠性。

本发明授权一种基于信道预测的自由空间光通信的自适应解调方法在权利要求书中公布了：1.一种基于信道预测的自由空间光通信的自适应解调方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：建立配备天气特征传感器的FSO通信系统，获取大气衰减原始数据集，数据包括发射光功率、接收光功率、天气特征参数； S2：构建基于自适应损失函数和注意力机制的LSTM神经网络模型； S3：将步骤S1获取的大气衰减原始数据集处理为大气衰减预测数据集，训练所述LSTM神经网络模型； S4：建立接收光功率稳定的FSO通信系统，获取神经网络自适应解调器和湍流分类的原始数据集，数据包括湍流强度、发送序列、接收信号； S5：构建基于Adam和Dropout优化算法的FSO通信系统神经网络解调器模型； S6：将步骤S4获取的原始数据集处理为神经网络自适应解调器的数据集；设置仿真参数对步骤S5所述的模型进行训练，得到不同湍流下的神经网络解调器模型：DLa1解调器、DLa2解调器、DLa3解调器； S7：将不同湍流强度下的数据集应用于DLa1解调器、DLa2解调器、DLa3解调器并计算误码率；某湍流强度下误码率最低的神经网络自适应解调器称为该湍流下的最优解调器，将DLa1解调器所对应的湍流集合称为DLa1类，DLa2解调器所对应的湍流集合称为DLa2类，DLa3解调器所对应的湍流集合称为DLa3类； S8：构建基于Bi-LSTM的分类模型； S9：将步骤S4获得的数据和步骤S7获取的湍流分类组合成数据集；设置仿真参数对所述基于Bi-LSTM的分类模型进行训练，获得根据接收信号对湍流进行分类的Bi-LSTM模型； S10：采用基于Bi-LSTM神经网络模型对接收信号进行分类，获取分类后采用对应的神经网络解调器进行解调，获取实际解调结果。

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