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牛泽坤
牛泽坤

牛泽坤(Zekun Niu)
2018级博士生
研究方向:基于深度学习的光纤传输系统优化及非线性补偿
智能光传输仿真平台负责部分:

       (1) 平台代码设计与开发
       (2) 仿真架构总设计
       (3) 智能算法总设计
       (4) Logo及介绍视频总设计


办公地址:上海市东川路800号交通大学电信群楼5-501室

邮政编码:200240
E-mail: zekunniu@sjtu.edu.com

个人简介 

牛泽坤,2018级博士生,现研究光纤非线性补偿和非线性性能优化问题,负责基于Python的智能光纤仿真平台的开发。爱好篮球摄影和围棋。


论文 

[1] Niu Z, Yang H, Zhao H, et al. End-to-End Deep Learning for Long-haul Fiber Transmission Using Differentiable Surrogate Channel[J]. Journal of Lightwave Technology, 2022.


[2] Niu Z, Dai C, Yang H, et al. Mutual Information Estimation for Optical Fiber Communication By Deep Learning[J]. submitted to Journal of Lightwave Technology.


[3] Yang H, Niu Z, Xiao S, et al. Fast and accurate optical fiber channel modeling using generative adversarial network[J]. Journal of Lightwave Technology, 2020, 39(5): 1322-1333.


[4] Yang H, Niu Z, Zhao H, et al. Fast and accurate waveform modeling of long-haul multi-channel optical fiber transmission using a hybrid model-data driven scheme[J]. Journal of Lightwave Technology, 2022.


专利 

[1] 义理林,牛泽坤,杨航,“基于可微辅助信道的端到端优化方法及系统”,CN202111405475.5


[2] 义理林,梁家熙,牛泽坤,“基于互信息量估计神经网络的物理层保密方法及系统”,CN202111574717.3


[3] 义理林,杨航,牛泽坤,“基于特征解耦的分布式光纤信道快速精确建模方法和系统”,CN202111478750.6


[4] 义理林,牛泽坤,梁家熙,“基于互信息量估计的几何与概率联合星座整形方法及系统”, CN202210010298.9