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龙图腾网获悉四川轻化工大学申请的专利一种基于斯托克斯空间特征的光性能监测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：CN121356682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511903733.0，技术领域涉及：H04L27/00；该发明授权一种基于斯托克斯空间特征的光性能监测方法是由郝明;梁爽设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于斯托克斯空间特征的光性能监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于斯托克斯空间特征的光性能监测方法，涉及通信领域，本方法基于斯托克斯矢量的方位角和椭圆率，结合符号数生成三维斯托克斯空间映射图，使得三维斯托克斯空间映射图可以有效反映QPSK信号、8QAM信号、16QAM信号、32QAM信号、64QAM信号和128QAM信号的调制格式和光信噪比特征，通过多任务学习神经网络对三维斯托克斯空间映射图的垂直视图进行调制格式识别和光信噪比监测，即可完成调制格式的精准识别和光信噪比值的精确估计，且无需输入多个图像进行处理。

本发明授权一种基于斯托克斯空间特征的光性能监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于斯托克斯空间特征的光性能监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 将待识别信号映射到斯托克斯空间并进行偏振对齐，得到对齐后的偏振信号； 根据对齐后的偏振信号获取斯托克斯矢量的方位角和椭圆率，并结合符号数生成三维斯托克斯空间映射图； 通过训练后的多任务学习神经网络对三维斯托克斯空间映射图的垂直视图进行调制格式识别和光信噪比监测，即完成光性能监测； 其中待识别信号包括QPSK信号、8QAM信号、16QAM信号、32QAM信号、64QAM信号和128QAM信号； 多任务学习神经网络包括依次连接的第一Conv2D模块、第一特征提取层、第二特征提取层、第三特征提取层、第四特征提取层、自适应平均池化层、扁平化层和输出层；其中： 第一Conv2D模块，用于对三维斯托克斯空间映射图的垂直视图进行初步特征提取； 第一特征提取层，包括第一ConvNeXtBlock1模块，用于对第一Conv2D模块的输出进行进一步的特征提取； 第二特征提取层，包括依次连接的第二ConvNeXtBlock1模块和第三ConvNeXtBlock1模块，用于对第一特征提取层的输出进行进一步的特征提取； 第三特征提取层，包括依次连接的第一ConvNeXtBlock2模块和第二ConvNeXtBlock2模块，用于对第二特征提取层的输出进行进一步的特征提取； 第四特征提取层，包括依次连接的第三ConvNeXtBlock2模块、第四ConvNeXtBlock2模块和第五ConvNeXtBlock2模块，用于对第三特征提取层的输出进行进一步的特征提取； 自适应平均池化层，用于减少第四特征提取层输出的空间维度； 扁平化层，用于将自适应平均池化层的输出转化为一维向量； 输出层，用于进行调制格式识别和光信噪比识别，其中调制格式识别为分类任务，光信噪比识别为回归任务。

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四川轻化工大学，其通讯地址为：643000 四川省自贡市自流井区汇东学苑街180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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