哈尔滨工程大学马璐获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于交叉频域分组和深度学习的水声信道预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：CN118138172B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202410254292.5，技术领域涉及：H04B17/391；该发明授权一种基于交叉频域分组和深度学习的水声信道预测方法是由马璐;刘浩天;乔钢设计研发完成，并于2024-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于交叉频域分组和深度学习的水声信道预测方法在说明书摘要公布了：一种基于交叉频域分组和深度学习的水声信道预测方法，它属于无线通信领域。本发明解决了现有单抽头和单频点预测方法无法利用信道复杂的时频关系，现有深度学习方法计算复杂度高的问题。本发明提出的基于交叉频率相关矩阵的频点分组方法能够避免由于深度学习预测器模型输入特征过多造成的模型过于复杂和待训练参数过多，导致计算复杂度高的问题。而且本发明提出的结合了FC层和LSTM层的CFDG‑DL信道预测器能够利用频域信道复杂的时频关系，提高了信道预测的性能。本发明方法可以应用于水声信道预测。
本发明授权一种基于交叉频域分组和深度学习的水声信道预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于交叉频域分组和深度学习的水声信道预测方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤： 步骤一、在第n个采样时间点tn处利用水声通信机接收时域通带信号，再根据时域通带信号得出第n个采样时间点tn处的频域信道的真实值，并对得出的频域信道进行离散化后，将第n个采样时间点tn处，第k个频点的频域响应值记为HkΔf,tn，其中，Δf是频域采样周期，k＝1,2,…,K，K是频点总数； 所述tn＝nTg，Tg表示相邻采样时间点的时间间隔； 根据第n个采样时间点处的各个频点的频域响应值以及历史n-P个采样时间点处的各个频点的频域响应值，构造频域信道的交叉频域相干矩阵； 步骤二、根据构造的交叉频域相干矩阵对K个频点进行分组后，将K个频点分为L组； 步骤三、为各组频点分别搭建CFDG-DL信道预测器； 所述CFDG-DL信道预测器包括输入层、全连接层、LSTM层和输出层； 步骤四、将各组频点对应的频域响应值分别输入到对应的CFDG-DL信道预测器，获得时间n+1Tg的信道预测结果。
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