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龙图腾网获悉绍兴铢海科技服务有限公司申请的专利基于受激布里渊散射技术与机器学习算法的非线性补偿方法及装置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：CN119966525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510136717.7，技术领域涉及：H04B10/61；该发明授权基于受激布里渊散射技术与机器学习算法的非线性补偿方法及装置是由张剑平;陆彤;安哲设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于受激布里渊散射技术与机器学习算法的非线性补偿方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及光通信技术领域，具体公开了一种基于受激布里渊散射技术与机器学习算法的非线性补偿方法及装置。该方法包括：S1、利用受激布里渊散射SBS技术对光频梳中的窄带谱线进行再生放大，提高光频梳的载波噪声功率比CNPR；S2、在自相干接收器中对经SBS放大的载波进行无相位敏感的相干检测，并消除对本地振荡器的需求；S3、通过基于StyleGAN的低复杂度机器学习算法对光纤传输链路及发射端的非线性失真进行实时补偿。非线性补偿装置包括光频梳模块、自相干接收模块和MLA模块。本发明能够现有光通信系统中因非线性失真、随机噪声及频率漂移导致的传输性能受限问题，并优化光通信系统的传输性能和能效。

本发明授权基于受激布里渊散射技术与机器学习算法的非线性补偿方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于受激布里渊散射技术与机器学习算法的非线性补偿方法，其特征在于，该方法包括： S1、利用受激布里渊散射SBS技术对光频梳中的窄带谱线进行再生放大，提高光频梳的载波噪声功率比CNPR； S2、在自相干接收器中对经SBS放大的载波进行无相位敏感的相干检测，并消除对本地振荡器的需求； S3、通过基于StyleGAN的低复杂度机器学习算法MLA对光纤传输链路及发射端的非线性失真进行实时补偿； S2中，所述自相干接收器通过以下步骤实现： S21、利用SBS放大的载波作为理想本地振荡器，从信号光中恢复频率和相位信息； S22、将信号光频率锁定在布里渊放大带宽范围内； S23、应用于偏振复用光正交频分复用O-OFDM系统，提升系统频谱效率并降低相位噪声影响； S3中，所述StyleGAN的机器学习算法包括以下步骤： S31、数据准备：收集和预处理光纤传输系统的I同相和Q正交分量数据，将其归一化并格式化为适合神经网络训练的星座图； S32、模型训练：通过映射网络、合成网络和风格调制网络生成信号数据，并基于带梯度惩罚的Wasserstein损失函数优化模型； S33、数据恢复：通过训练生成失真信号的清晰版本，实时补偿光纤及发射端的非线性效应。

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