CN117097928A - 一种光学加扰的单向有线电视加密计费系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及有线电视技术领域，公开了一种光学加扰的单向有线电视加密计费系统，包括云端服务器和传输设备，云端服务器中设置有用于根据用户的行为和偏好预测潜在授权信息，并将潜在授权信息发送给用户供其选择的预测性授权模块及用于根据用户的付费订购情况生成一个结合光接收机SN序列号的用户授权码的用户数据授权管理模块，传输设备包括光发射机和光接收机。本发明不仅可以低成本有效解决单向CATV广播网络系统用户的授权和收费事宜，而且还可以利用预测性授权模块通过分析用户的行为和偏好来预测用户可能需要的授权，并提前发送用户授权码给用户进行选择，从而可以有效的提升用户的体验。

Description

一种光学加扰的单向有线电视加密计费系统
技术领域
本发明涉及有线电视技术领域，具体来说，涉及一种光学加扰的单向有线电视加密计费系统。
背景技术
目前，国内外CATV或IPTV数字电视节目接收的授权或计费方式都是对数字电视信号在发送端进行加扰然后在接收端（如数字机顶盒）进行授权解扰来保证收费。例如申请号为CN1708009A的一种基于单向数字传输系统的业务计费系统及其计费方式的发明专利及申请号为CN100394794C的一种有线电视自动计费的方法的发明专利等，这些技术都是针对传输网络中的电视频道数字信号本身进行进一步加密处理，然后在用户机顶盒处授权解密，技术要求管控局端和终端机顶盒设备的视频流的加解扰数据处理，使用专用机顶盒。这些技术都是管控了电视网络的两端设备，没有涉及网络中间的传输网络部分。但是在物理传输网络资源和节目频道电信号资源分离经营的情况下（比如卫星电视频道加密收费和卫星接收传输网络收费两者的业务关系常是分离的），中小电视传输网络运营商却难以独立保证自身的授权/收费权益。
因此，国内外CATV-FTTH光传输网络运营商一直无法很好的解决用户接收电视信号的授权和收费问题。在现有的解决方案中有一种在HFC的电分配网络中增加成本较大的监控设备（例如申请号CN104363114A公开的基于广播电视网络的HFC网络管理系统前端控制器）来进行管理和授权，但因改造旧网、安装及维护难度大难以广泛实施。现在HFC网络逐步发展到FTTH光网络，原先的技术方案已无法实施，但物理网络运营商们的收费问题仍长期存在。
针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
针对相关技术中的问题，本发明提出一种光学加扰的单向有线电视加密计费系统，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
为此，本发明采用的具体技术方案如下：
一种光学加扰的单向有线电视加密计费系统，包括云端服务器和传输设备；
其中，云端服务器中设置有预测性授权模块及用户数据授权管理模块；
预测性授权模块，用于根据用户的行为和偏好预测潜在授权信息，并将潜在授权信息发送给用户供其选择；
用户数据授权管理模块，用于根据用户的付费订购情况生成一个结合光接收机SN序列号的用户授权码；
传输设备包括光发射机和光接收机；
光发射机包括频道转换器和信号处理发射模块；
频道转换器，用于产生加扰的CATV信号；
信号处理发射模块，用于分别对正常的CATV信号及加扰的CATV信号进行滤波、增益、放大及调控处理，并将耦合得到的光输出信号发送至光接收机，且光输出的CATV信号内可插入用户授权码信息；
光接收机包括信号处理模块、MCU授权码解码模块及电信号输出模块；
信号处理模块，用于对输入的光输出信号进行滤波、放大及衰减或关闭处理；
MCU授权码解码模块，用于接受用户输入的加密授权码，识别并解密正确的授权码后发出开关电路的控制指令；
电信号输出模块，用于输出电信号。
作为优选地，预测性授权模块在根据用户的行为和偏好预测潜在授权信息，并将潜在授权信息发送给用户供其选择时包括：
获取用户的历史行为数据、偏好数据及授权使用记录，并对获取的数据进行清洗和预处理；
利用处理后的历史行为数据及偏好数据构建并训练基于混沌粒子群的BP神经网络预测模型；
利用训练后的基于混沌粒子群的BP神经网络预测模型根据用户的当前行为及偏好输出对应的潜在授权信息，并将预测输出的潜在授权信息以列表的形式展示给用户供其选择。
作为优选地，利用处理后的历史行为数据及偏好数据构建并训练基于混沌粒子群的BP神经网络预测模型包括：
随机生成一组初始粒子，并计算每个粒子的适应度值，确定每个粒子的个体最优解Pi和全体粒子的全局最优解Pg；
对粒子进行解码，将解码得到的连接权值和阈值作为BP神经网络的参数，建立基于用户历史行为和偏好的预测模型，并根据预测结果和实际结果的误差，计算粒子的适应度值；
判定每个粒子的适应度值是否满足大于该粒子的个体最优适应度值，并在满足时用该粒子位置替代个体最优解Pi；再次判定每个粒子的适应度值是否满足大于所有粒子的最优适应度值，并在满足时用该粒子位置替代 全体粒子的全局最优解Pg；
根据粒子群优化算法的规则更新每个粒子的速度和位置，生成新一代粒子群，并计算新的粒子群的适应度方差，如果相邻两次的适应度方差的变化小于阈值，则判断已经进入局部最优状态，进行混沌操作；否则，继续优化；
对粒子群的全局最优位置向量进行混沌扰动，并判断是否达到最大迭代次数，若是，则返回全局最优粒子位置，否则继续优化，将最优粒子位置解码成为 BP 神经网络参数，建立基于混沌粒子群的BP神经网络预测模型并进行训练。
作为优选地，对粒子群的全局最优位置向量进行混沌扰动包括：
将最优位置映射到混沌方程的定义域，通过Logistic方程进行多次迭代，将混沌序列逆映射回原解空间，生成混沌变量解序列，计算混沌处理后每个解的适应度，并保留优解向量，然后随机选择一个粒子，用优解向量的位置替换该粒子位置。
作为优选地，用户数据授权管理模块中的用户数据包括客户地址、手机和邮箱及光接收机的SN序列号的基础信息。
作为优选地，用户数据授权管理模块在生成用户授权码时包括以下两种：
第一种，基于FSK模式生成用户授权码，且该用户授权码包括SN序列号和授权时间长度的信息，同时符合SN序列号的光接收机接收后将更新授权工作时间数据，且工作时间数据为0的光机将关闭电视信号输出；
第二种，采用伪随机数生成算法生成的伪随机数作为用户授权码，且每次授权时间设定为预设时间段。
作为优选地，用户授权码的发送方式包括以下两种：
第一种，首先采用FSK对用户授权码调制，然后通过光发射机广播发送到所有光接收机，最后光接收机解调FSK信号，且只有SN序列号符合的光接收机才响应用户授权码；
第二种，首先通过邮件或手机将加密的用户授权码发送给用户，然后用户将接受的用户授权码转存到至U盘，最后光接收机自动读取U盘内的用户授权码。
作为优选地，光发射机上设置有两个RF CATV输入端口，分别用于输入正常CATV信号及加扰信号。
作为优选地，信号处理发射模块包括滤波器、AGC控制电路、第一射频宽带放大器、激光器、激光器APC及ATC控制电路、DWDM合波器；
其中，AGC控制电路，用于确保RF信号对激光器驱动有稳定的电平增益；
激光器APC及ATC控制电路，用于控制激光器输出光功率及控制激光器工作的环境温度。
作为优选地，信号处理模块包括DWDM光滤波器、光探测器、第二射频宽带放大器、信号衰减或开关控制电路；
其中，DWDM光滤波器，用于滤除加扰光波长的光信号；
信号衰减或开关控制电路，用于减弱或关闭电视电信号及接受MCU解码电路模块的控制指令。
与现有技术相比，本发明提供了光学加扰的单向有线电视加密计费系统，具备以下有益效果：
（1）本发明通过可加扰光学发射机和可授权入户光接收机的系统可以低成本有效解决单向CATV广播网络系统用户的授权和收费事宜，同时还可以利用预测性授权模块通过分析用户的行为和偏好来预测用户可能需要的授权，并提前发送用户授权码给用户进行选择，从而可以有效的提升用户的体验。
（2）本发明针对当前FTTH单向光网络的结构进行设计，不仅可以利用光发射机采用光信号加扰来阻止第三方光接收机接入，而且还可以利用用户数据授权管理模块通过加密算法生成授权码，且光接收机可以自动识别媒介中的授权码文件来获得接收电视信号的授权。
（3）本发明的系统具有成本很低、易于实施的特点，且无需改动光网络，只需更改网络两端的设备即可，非常容易实施，可以更好的满足于企业的使用需求。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的一种光学加扰的单向有线电视加密计费系统的原理示意图；
图2是根据本发明实施例的一种光学加扰的单向有线电视加密计费系统中可加扰光发射机的原理示意图；
图3是根据本发明实施例的一种光学加扰的单向有线电视加密计费系统中可授权解扰光接收机的原理示意图。
实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
根据本发明的实施例，提供了一种光学加扰的单向有线电视加密计费系统。
现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明，如图1-图3所示，根据本发明的一个实施例，提供了一种光学加扰的单向有线电视加密计费系统，包括云端服务器和传输设备；
其中，云端服务器中设置有预测性授权模块及用户数据授权管理模块；
预测性授权模块，用于根据用户的行为和偏好预测潜在授权信息，并将潜在授权信息发送给用户供其选择；
通过分析用户的行为和偏好，预测他们可能需要的授权，从而可以提前生成授权码并发送给用户。这样，当用户实际需要这个授权时，他们就可以立即使用，无需等待，从而可以提升用户体验。
具体的，预测性授权模块在根据用户的行为和偏好预测潜在授权信息，并将潜在授权信息发送给用户供其选择时包括：
获取用户的历史行为数据、偏好数据及授权使用记录，这些数据包括用户在何时、何地、如何使用授权码，以及用户的设备信息、操作习惯等；
对获取的数据进行清洗和预处理，通过分析这些数据，可以找出用户行为的模式和规律。例如，某些用户可能在每个月的特定时间段内需要特定的授权，或者在使用某项功能时常常需要额外的授权；
利用处理后的历史行为数据及偏好数据构建并训练基于混沌粒子群的BP神经网络预测模型，具体步骤如下：
随机生成一组初始粒子，并计算每个粒子的适应度值，确定每个粒子的个体最优解Pi和全体粒子的全局最优解Pg；
对粒子进行解码，将解码得到的连接权值和阈值作为BP神经网络的参数，建立基于用户历史行为和偏好的预测模型，并根据预测结果和实际结果的误差，计算粒子的适应度值；
判定每个粒子的适应度值是否满足大于该粒子的个体最优适应度值，并在满足时用该粒子位置替代个体最优解Pi；再次判定每个粒子的适应度值是否满足大于所有粒子的最优适应度值，并在满足时用该粒子位置替代 全体粒子的全局最优解Pg；
根据粒子群优化算法的规则更新每个粒子的速度和位置，生成新一代粒子群，并计算新的粒子群的适应度方差，如果相邻两次的适应度方差的变化小于阈值，则判断已经进入局部最优状态，进行混沌操作；否则，继续优化；
对粒子群的全局最优位置向量进行混沌扰动，包括将最优位置映射到混沌方程的定义域，通过Logistic方程进行多次迭代，将混沌序列逆映射回原解空间，生成混沌变量解序列，计算混沌处理后每个解的适应度，并保留优解向量，然后随机选择一个粒子，用优解向量的位置替换该粒子位置；
判断是否达到最大迭代次数，若是，则返回全局最优粒子位置，否则继续优化，将最优粒子位置解码成为 BP 神经网络参数，建立基于混沌粒子群的BP神经网络预测模型并进行训练。
利用训练后的基于混沌粒子群的BP神经网络预测模型根据用户的当前行为及偏好输出对应的潜在授权信息，并将预测输出的潜在授权信息以列表的形式展示给用户供其选择。
此外，本实施例中还包括用户选择并使用授权后，收集用户的反馈，以评估预测的准确性，并根据用户反馈，调整和优化预测模型，提高预测的准确性。
用户数据授权管理模块，用于根据用户的付费订购情况生成一个结合光接收机SN序列号的用户授权码，且用户数据内容包括客户地址、手机和邮箱及光接收机的SN序列号等基础信息。
用户授权码发送到光接收机可以采用两种方式，一是成本较高的对授权码进行FSK调制解调的自动发送接收方式，即采用FSK对授权码调制后通过光发射机广播发送到所有光接收机，光接收机解调FSK信号，只有SN序列号符合的光接收机才响应授权码。二是低成本方式，即通过邮件或者手机发给用户，转存到U盘，光接收机自动读取U盘内的授权码，此授权码为加密码。此外，本实施例中的光接收机还可以采用除USB自动识别之外的其它链接方式，比如WiFi、蓝牙等接口自动识别授权码。
用户数据授权管理模块基于FSK模式生成的授权码可包括SN序列号（作为地址码）、授权时间长度等主要信息。符合SN号的光接收机接收后将更新授权工作时间数据，工作时间数据为0的光机将关闭电视信号输出。
用户数据授权管理模块基于低成本模式生成的授权码采用专有算法生成用户授权码，专有算法的一个实例可以是伪随机数生成算法。算法生成的伪随机数可作为用户授权开机密码。
最简洁适用的伪随机数生成算法可以采用线性同余算法。线性同余算法很适合FTTH低成本光接收机单片机运算。
服务器端和FTTH光接收机采用相同模数、相同乘子和增量的线性同余算法，种子数可采用SN序列号。对光接收机的每次授权码是依次产生的有序伪随机数。每次授权时间可以固定为一个时间段比如1个月。
线性同余算法的一个简单公式例子为： -------------公式1
式中，MOD为取模运算符，m表示模数，比如取256或65536；
a表示乘子，可取0~m-1之间的大质数；
c表示增量，可取0~m-1之间的大质数；
X 0 表示种子，可取每个光接收机的SN序列号，X i-1是前次授权码，X i
为计算得到的本次授权码。
取m=65636，a=3881，c=1117时，5个6位SN号各生成的前5个顺序的授权码X i 如下表1所示：
表1 5个6位SN号各生成的前5个授权码表
此外，本实施例中的专有算法还可以为多维的马尔科夫链随机矩阵等其它算法。
传输设备包括GST3500可加扰光发射机和GSU1000-K可授权入户光接收机；
可加扰光发射机GST3500的构成如图2所示，包括两路信号处理发射模块，每一块信号处理发射模块都包括滤波器、AGC控制电路、RF宽带放大器和激光器及其监控电路部分。两路信号最后通过DWDM合波器合并输出光信号。
光发射机有两个RF CATV 输入端口，一个输入正常的CATV （模拟电视或者DVB-C）信号；另外一个输入加扰信号（加扰信号可以通过GTC250频道转换器产生，干扰射频信号为与正常电视信号同频的所有频道组合）。
两路catv的RF宽带信号分别通过47~862Mhz或950~2340Mhz带通滤波器、自动增益AGC控制电路、RF宽带放大电路后驱动激光器。每路的激光器采用临近DWDM波长的激光器，比如1550.92nm激光器和1549.32nm激光器。
47~862Mhz带通滤波器适用于地面CATV信号带宽，950~2340Mhz带通滤波器适用于卫星电视信号带宽。
动增益AGC控制电路用于RF信号对激光器驱动有稳定的电平增益，确保OMI不变。RF宽带放大电路放大输入的信号，使激光器具有足够的功率电平。
激光器APC和ATC控制电路是保证激光器稳定工作的控制部分，APC是自动光功率控制电路，保证激光器输出光功率稳定。ATC是自动温度控制电路，保证激光器工作在25度最佳温度下使噪声最低，ATC部分是可选部分。
正常CATV信号通道的激光器可使用1550.92nm波长。另外使用1550nm邻近DWDMCh35 1549.32nm波长激光器作为光学干扰波长光器件。干扰波长可以根据用户情况调整为其他DWDM波长。
DWDM合波器耦合两路不同波长光为一路输出。光发射机有一个1550nm光输出端口。
一台光发射机可以带128用户，通过一台GWA3530光放大器可以带4098用户，多台光放大器可以带最多100K用户。
GSU1000-K可授权解扰光接收机的构成如图3所示，包括DWDM光滤波器、光探测器、射频宽带放大器、信号衰减或开关控制电路和MCU解码电路等。
DWDM滤波器滤除加扰的光波长例如DWDM Ch35 1549.32nm的光信号，保证正常电视信号接收。因此，已授权 GSU1000-K光接收机能解出GST3500加扰光发射机的正常有线电视信号，无授权的 GSU1000-K光接收机无接收信号输出。
（其他第三方CATV光接收机光探测器是常规的WDM-PD，因为无DWDM滤波器，WDM-PD会收到两个波长的电视信号，因而接收的是加扰后无法收看的电视节目，无法正常收看进而起到干扰作用）。
光探测器、射频宽带放大器是通用光接收机的必要功能模块，是完成光电转换并进行电功率放大的模块。
衰减或开关控制电路是减弱或关闭电视电信号的模块，接受MCU解码电路模块的控制指令。
MCU解码电路模块可以通过媒介比如USB接口接受用户的加密授权码的输入。识别并解密正确的授权码后发出开关电路的控制指令。
与服务器端的授权密码算法保持一致，光接收机采用相同模数、相同乘子和增量的线性同余算法，种子数采用SN序列号。算法例子同上述公式1。
因为有相同的SN序列号作为种子，相同算法作为保证，因而会得到相同的授权码，授权码之所以加密是因为算法的随机性。不同光接收机、同一光接收机的不同次数的授权码具有随机性因而具有了加密效果。
通过USB端口输入授权的有效收看时间，在有效时间内正常收看电视节目。有效时间到期后无法收看电视节目，得到新的授权后可以再次收看电视节目。
综上，借助于本发明的上述技术方案，本发明通过可加扰光学发射机和可授权入户光接收机的系统可以低成本有效解决单向CATV广播网络系统用户的授权和收费事宜，同时还可以利用预测性授权模块通过分析用户的行为和偏好来预测用户可能需要的授权，并提前发送用户授权码给用户进行选择，从而可以有效的提升用户的体验。
同时，本发明针对当前FTTH单向光网络的结构进行设计，不仅可以利用光发射机采用光信号加扰来阻止第三方光接收机接入，而且还可以利用用户数据授权管理模块通过加密算法生成授权码，且光接收机可以自动识别媒介中的授权码文件来获得接收电视信号的授权。
同时，本发明的系统具有成本很低、易于实施的特点，且无需改动光网络，只需更改网络两端的设备即可，同时，网络设备总成本增加约5-10%，非常容易实施，可以更好的满足于企业的使用需求。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，包括以上方法所述的步骤，所述的存储介质，如：ROM/RAM、磁碟、光盘等。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种光学加扰的单向有线电视加密计费系统，其特征在于，包括云端服务器和传输设备；
其中，所述云端服务器中设置有预测性授权模块及用户数据授权管理模块；
所述预测性授权模块，用于根据用户的行为和偏好预测潜在授权信息，并将潜在授权信息发送给用户供其选择；
所述用户数据授权管理模块，用于根据用户的付费订购情况生成一个结合光接收机SN序列号的用户授权码；
所述传输设备包括光发射机和光接收机；
所述光发射机包括频道转换器和信号处理发射模块；
所述频道转换器，用于产生加扰的CATV信号；
所述信号处理发射模块，用于分别对正常的CATV信号及加扰的CATV信号进行滤波、增益、放大及调控处理，并将耦合得到的光输出信号发送至光接收机；
所述光接收机包括信号处理模块、MCU授权码解码模块及电信号输出模块；
所述信号处理模块，用于对输入的光输出信号进行滤波、放大及衰减或关闭处理；
所述MCU授权码解码模块，用于接受用户输入的加密授权码，识别并解密正确的授权码后发出开关电路的控制指令；
所述电信号输出模块，用于输出电信号。
2.根据权利要求1所述的一种光学加扰的单向有线电视加密计费系统，其特征在于，所述预测性授权模块在根据用户的行为和偏好预测潜在授权信息，并将潜在授权信息发送给用户供其选择时包括：
获取用户的历史行为数据、偏好数据及授权使用记录，并对获取的数据进行清洗和预处理；
利用处理后的历史行为数据及偏好数据构建并训练基于混沌粒子群的BP神经网络预测模型；
利用训练后的基于混沌粒子群的BP神经网络预测模型根据用户的当前行为及偏好输出对应的潜在授权信息，并将预测输出的潜在授权信息以列表的形式展示给用户供其选择。
3.根据权利要求2所述的一种光学加扰的单向有线电视加密计费系统，其特征在于，所述利用处理后的历史行为数据及偏好数据构建并训练基于混沌粒子群的BP神经网络预测模型包括：
随机生成一组初始粒子，并计算每个粒子的适应度值，确定每个粒子的个体最优解Pi和全体粒子的全局最优解Pg；
对粒子进行解码，将解码得到的连接权值和阈值作为BP神经网络的参数，建立基于用户历史行为和偏好的预测模型，并根据预测结果和实际结果的误差，计算粒子的适应度值；
判定每个粒子的适应度值是否满足大于该粒子的个体最优适应度值，并在满足时用该粒子位置替代个体最优解Pi；再次判定每个粒子的适应度值是否满足大于所有粒子的最优适应度值，并在满足时用该粒子位置替代 全体粒子的全局最优解Pg；
根据粒子群优化算法的规则更新每个粒子的速度和位置，生成新一代粒子群，并计算新的粒子群的适应度方差，如果相邻两次的适应度方差的变化小于阈值，则判断已经进入局部最优状态，进行混沌操作；否则，继续优化；
对粒子群的全局最优位置向量进行混沌扰动，并判断是否达到最大迭代次数，若是，则返回全局最优粒子位置，否则继续优化，将最优粒子位置解码成为 BP 神经网络参数，建立基于混沌粒子群的BP神经网络预测模型并进行训练。
4.根据权利要求3所述的一种光学加扰的单向有线电视加密计费系统，其特征在于，所述对粒子群的全局最优位置向量进行混沌扰动包括：
将最优位置映射到混沌方程的定义域，通过Logistic方程进行多次迭代，将混沌序列逆映射回原解空间，生成混沌变量解序列，计算混沌处理后每个解的适应度，并保留优解向量，然后随机选择一个粒子，用优解向量的位置替换该粒子位置。
5.根据权利要求1所述的一种光学加扰的单向有线电视加密计费系统，其特征在于，所述用户数据授权管理模块中的用户数据包括客户地址、手机和邮箱及光接收机的SN序列号的基础信息。
6.根据权利要求1所述的一种光学加扰的单向有线电视加密计费系统，其特征在于，所述用户数据授权管理模块在生成用户授权码时包括以下两种：
第一种，基于FSK模式生成用户授权码，且该用户授权码包括SN序列号和授权时间长度的信息，同时符合SN序列号的光接收机接收后将更新授权工作时间数据，且工作时间数据为0的光机将关闭电视信号输出；
第二种，采用伪随机数生成算法生成的伪随机数作为用户授权码，且每次授权时间设定为预设时间段。
7.根据权利要求6所述的一种光学加扰的单向有线电视加密计费系统，其特征在于，所述用户授权码的发送方式包括以下两种：
第一种，首先采用FSK对用户授权码调制，然后通过光发射机广播发送到所有光接收机，最后光接收机解调FSK信号，且只有SN序列号符合的光接收机才响应用户授权码；
第二种，首先通过邮件或手机将加密的用户授权码发送给用户，然后用户将接受的用户授权码转存到至U盘，最后光接收机自动读取U盘内的用户授权码。
8.根据权利要求1所述的一种光学加扰的单向有线电视加密计费系统，其特征在于，所述光发射机上设置有两个RF CATV输入端口，分别用于输入正常CATV信号及加扰信号。
9.根据权利要求1所述的一种光学加扰的单向有线电视加密计费系统，其特征在于，所述信号处理发射模块包括滤波器、AGC控制电路、第一射频宽带放大器、激光器、激光器APC及ATC控制电路、DWDM合波器；
其中，所述AGC控制电路，用于确保RF信号对激光器驱动有稳定的电平增益；
所述激光器APC及ATC控制电路，用于控制激光器输出光功率及控制激光器工作的环境温度。
10.根据权利要求1所述的一种光学加扰的单向有线电视加密计费系统，其特征在于，所述信号处理模块包括DWDM光滤波器、光探测器、第二射频宽带放大器、信号衰减或开关控制电路；
其中，所述DWDM光滤波器，用于滤除加扰光波长的光信号；
所述信号衰减或开关控制电路，用于减弱或关闭电视电信号及接受MCU解码电路模块的控制指令。
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