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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于深度学习的无线通信物理层结构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：CN116074414B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202211556246.8，技术领域涉及：H04L69/323；该发明授权基于深度学习的无线通信物理层结构是由金梦;朱丰源;解明奇;田晓华;王新兵设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的无线通信物理层结构在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的无线通信物理层结构，包括：编码器部分、信道模拟部分、解码器部分、随机干扰发生器部分、干扰特征提取部分、子载波约束部分。本发明实现跨协议干扰严重条件下的可靠通信。编码器端将根据当前环境中的干扰自动调节信号的调制方式，使其具备对抗干扰的能力，在接收端使用自编码器的解码器实现对发送信号的还原。加载在编码器和解码器端的干扰特征提取器和子载波约束器将用来引导编码器进行自适应的调制方式控制，从而应对不同种的干扰采取不同的调制方式，达到环境自适应的效果。该设计具有较强的普适性，能够寻找普适、有效的抗干扰通信方式，从而指导大量物联网设备的通信，为物联网领域的发展提供支持。

本发明授权基于深度学习的无线通信物理层结构在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的无线通信物理层结构，其特征在于，包括编码器、信道模拟器、解码器、随机干扰发生器、干扰特征提取器、子载波约束器； 所述编码器根据所传输的信号和输入的干扰特征对信号进行编码和功率约束； 所述信道模拟器在训练中对编码器和随机干扰发生器的输出叠加模拟真实信道存在的效应； 所述解码器根据编码器经过信道模拟的输出和输入的干扰特征进行解码； 所述干扰特征提取器根据随机干扰发生器经过信道模拟的输出对干扰进行特征提取； 所述随机干扰发生器作为干扰源模拟环境中可能出现的各种干扰； 所述子载波约束器根据输入的干扰信息对编码器输出的子载波进行约束； 所述编码器的编码基于神经网络的一维卷积层和全连接层，对输入信号进行维度变换，输出维度等于子载波数量，将信号调制在每个子载波上； 所述功率约束对编码输出进行归一化，约束传输功率； 所述解码器中的解码基于神经网络的一维卷积层、全连接层和正则化层，对输入进行维度变换，输出所传输的信号； 所述干扰特征提取器的特征提取包括编码器前的干扰特征提取和解码器前的特征提取； 所述特征提取基于神经网络的一维卷积层、池化层、全连接层，对输入的干扰进行维度变换，寻找干扰信号的低维表征； 所述编码器前的干扰特征提取器以系统误码率为约束训练，解码器前的干扰特征提取器以系统误码率和编码器前的干扰特征提取器的输出为约束训练； 所述编码器前的干扰特征提取器和解码器前的干扰特征提取器的输入在时间上错开，提取与干扰与时间无关的特征。

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