上海工程技术大学李新增获国家专利权
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龙图腾网获悉上海工程技术大学申请的专利信号检测及模型训练方法、装置、设备及存储介质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：CN113971430B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202110675785.2，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权信号检测及模型训练方法、装置、设备及存储介质是由李新增;金婕;马天鸣;张嘉设计研发完成，并于2021-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本信号检测及模型训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种信号检测及模型训练方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对接收信号进行解调获得对应的解调数据；对所述解调数据提取实部和虚部，形成所述解调数据对应的实数数据；将所述实数数据输入到预先训练获得的目标深度学习网络模型，获得输出结果；根据所述输出结果，获得原始发送信号的检测结果。本发明通过采用深度学习网络模型进行信道估计与均衡，自适应地学习通信信道状态信息，避免虚部干扰影响，有效提高信号检测的准确性。
本发明授权信号检测及模型训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种信号检测方法，其特征在于，包括： 对接收信号进行解调获得对应的解调数据； 对所述解调数据提取实部和虚部，形成所述解调数据对应的实数数据； 将所述实数数据输入到预先训练获得的目标深度学习网络模型，获得输出结果； 根据所述输出结果，获得原始发送信号的检测结果； 所述信号检测方法适用于多种场景切换的FBMC通信系统中， 所述信号检测方法还包括：对于不同场景的信道，预先训练获得与场景信道对应的LSTM参数的网络模型； 相应地，所述将所述实数数据输入到预先训练获得的目标深度学习网络模型，具体包括：获取当前传输信号的目标信道的特征数据；将所述目标信道的特征数据输入到训练好的信道分类模型，获得所述目标信道的场景类型，所述信道分类模型为深度神经网络模型；根据所述目标信道的场景类型获取对应的目标LSTM参数；将基于所述目标LSTM参数的网络模型作为所述目标LSTM网络模型。
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