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龙图腾网获悉北京理工大学;中兴通讯股份有限公司;北京邮电大学申请的专利一种PON光性能监测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：CN120433844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510946584.X，技术领域涉及：H04B10/079；该发明授权一种PON光性能监测方法和系统是由忻向军;高然;张琦;林明睿;王斐;燕玮;张瀛燕;田凤;田清华;董泽;乔克智;邹红兵;陈伟章;王光全;李志沛;常欢;王富;郭栋;蒋铭;张德智设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种PON光性能监测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种PON光性能监测方法和系统，该方法包括：获取通过PON网络传输到达接收端并经过数字信号处理后的接收信号，获取与PON网络通信系统相关的系统参数；对接收信号进行分数阶傅里叶变换以构建三维谱图，采集三维谱图在“幅度‑阶次”平面上的二维投影图像；将二维投影图像和系统参数作为预训练的多模态融合卷积神经网络‑全连接神经网络CNN‑FCNN的输入，卷积神经网络分支对输入的二维投影图像进行特征提取，全连接网络分支对输入的系统参数进行特征提取；融合层将提取得到的不同模态的特征进行融合，并在输出层输出得到光信噪比估计值和接收光功率估计值。

本发明授权一种PON光性能监测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种PON光性能监测方法，其特征在于，包括： 获取通过PON网络传输到达接收端并经过数字信号处理后的接收信号，获取与PON网络通信系统相关的系统参数； 对所述接收信号进行分数阶傅里叶变换以构建三维谱图，采集三维谱图在“幅度-阶次”平面上的二维投影图像； 将所述二维投影图像和所述系统参数作为预训练的多模态融合卷积神经网络-全连接神经网络CNN-FCNN的输入，CNN-FCNN的卷积神经网络分支对输入的二维投影图像进行特征提取，CNN-FCNN的全连接网络分支对输入的系统参数进行特征提取； CNN-FCNN的融合层将卷积神经网络分支和全连接网络分支提取得到的不同模态的特征进行融合，并在输出层输出得到光信噪比估计值和接收光功率估计值； 其中，在CNN-FCNN的训练过程中，以位于接收端的光谱分析仪测量的光信噪比参考值和光功率计测量的接收光功率参考值作为标签构建训练集；并且，通过非线性薛定谔方程计算PON网络信号传输中的损失作为方程损失，基于光信噪比估计值和光信噪比参考值计算光信噪比估计误差，基于接收光功率估计值和接收光功率参考值计算接收光功率估计误差，将方程损失、光信噪比估计误差和接收光功率估计误差的加权之和作为CNN-FCNN训练用的损失函数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京理工大学;中兴通讯股份有限公司;北京邮电大学，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街5号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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