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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种多普勒频偏与时变信道联合估计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：CN116566768B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202310533178.1，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权一种多普勒频偏与时变信道联合估计方法是由杨丽花;邵永琪;常澳;任露露;齐丽娜设计研发完成，并于2023-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多普勒频偏与时变信道联合估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多普勒频偏与时变信道联合估计方法。针对RISReconfigurableIntelligentSurface辅助的移动上行OFDM系统中多普勒频率偏移DFO会对获取信道信息带来很大干扰的问题，本发明将DFO与时变信道进行联合估计，充分考虑了DFO对信道估计的影响。在DFO估计中，本发明利用卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetwork，CNN来获取高精度的DFO估计，以减少残余频偏对信道估计的影响。为了提高本发明的实用性，非理想DFO被设置为网络的训练目标。基于DFO补偿后的时域信号，本发明采用阈值降噪方法来获取高精度的级联信道估计，以减小直连信道估计误差与噪声的影响。仿真表明，本发明具有较高的估计精确度，适用于RIS辅助的移动通信系统中时变信道信息的高精度获取。

本发明授权一种多普勒频偏与时变信道联合估计方法在权利要求书中公布了：1.一种多普勒频偏与时变信道联合估计方法，应用于RIS辅助的OFDM系统中，其特征在于，所述多普勒频偏与时变信道联合估计方法包括以下步骤： 步骤1：根据时域接收信号的循环前缀来获取多普勒频偏估计值； 步骤2：利用时域接收信号构造训练样本集； 步骤3：基于随机初始化的网络参数，利用步骤2构造的训练样本集对CNN网络进行训练； 步骤4：获取具有最优的权重参数和阈值参数的网络模型； 步骤5：基于训练后的网络模型进行线上DFO估计； 步骤6：利用DFO估计对时域接收信号进行频偏补偿； 步骤7：进行直连信道估计，在第1个OFDM符号期间，关闭所有RIS单元，利用LS方法与线性内插方法获取直连信道的估计 步骤8：进行级联信道估计，依次打开RIS单元，打开第m个RIS单元和关闭其他RIS单元，基于所述步骤7的直连信道估计和LS方法获取第m个级联信道中导频子信道的估计； 步骤9：利用线性内插方法与所述步骤8的导频子信道估计获取第m个级联信道估计为 步骤10：采用阈值降噪方法进一步提高级联信道估计的精度； 步骤11：对降噪后的时域级联信道估计进行FFT变换，获取频域级联信道估计； 步骤12：获取最终的全信道信息。

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