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龙图腾网获悉中国科学院声学研究所申请的专利采用卷积神经网络信道簇检测的水声信道稀疏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：CN116346549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310220399.3，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权采用卷积神经网络信道簇检测的水声信道稀疏估计方法是由王迪雅;台玉朋;王海斌;汪俊;吴立新;张永霖设计研发完成，并于2023-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本采用卷积神经网络信道簇检测的水声信道稀疏估计方法在说明书摘要公布了：本发明属于水声信号处理技术领域，具体涉及采用卷积神经网络信道簇检测的水声信道稀疏估计方法，用于OFDM水声通信系统，所述方法包括：获取对应不同数据块基于导频信息的频域信号；对上述频域信号进行信道粗估计；将信道粗估计结果输入预先建立和训练好的簇检测模型进行簇检测，得到信道簇位置信息；根据信道簇位置信息结合稀疏估计算法实现信道估计。本发明利用卷积神经网络对水声信道进行簇检测，进而将簇检测结果和稀疏估计类方法相结合，限制信道的搜索空间，降低噪声对信道估计的影响，提高估计精度，相比传统方法，该方法具有更高的信道估计精度以及稳定性和鲁棒性。

本发明授权采用卷积神经网络信道簇检测的水声信道稀疏估计方法在权利要求书中公布了：1.一种采用卷积神经网络信道簇检测的水声信道稀疏估计方法，用于OFDM水声通信系统，所述方法包括： 步骤1获取对应不同数据块基于导频信息的频域信号； 步骤2对上述频域信号进行信道粗估计； 步骤3将信道粗估计结果输入预先建立和训练好的簇检测模型进行簇检测，得到信道簇位置信息； 步骤4根据信道簇位置信息结合稀疏估计算法实现信道估计； 步骤1的所述对应不同数据块基于导频信息的频域信号，满足下式： Yp,l＝diagXp,lFphl+Wp,l 其中，Yp,l为第l个数据块基于导频信息的频域接收信号，l＝1,2,…,L，L为数据块总数，diagXp,l为对应的由导频符号Xp,l组成的对角矩阵，Fp为对应的傅里叶变换矩阵，Wp,l为对应的频域加性噪声，hl∈N×1为第l个数据块对应的信道，N为信道长度； 所述步骤2具体为： 采用下式对不同数据块基于导频信息的频域信号Yp,l进行信道粗估计，得到第l个数据块的信道粗估计结果 其中，·H表示共轭转置，Kp表示导频个数； 所述簇检测模型的输入为信道粗估计结果，输出为信道簇位置信息；采用“U-net”架构的卷积神经网络，包括收缩路径和扩展路径，两种路径构成对称结构，其中， 所述收缩路径用于通过特征降维提取所需的特征； 所述扩展路径用于对提取到的特征进行解码，将解码得到的向量内每个数值和设定门限进行比较，获得对应的簇位置信息Ψn，n∈[1,N]，进而得到信道长度为N的信道簇位置信息[Ψ1,…Ψn,…ΨN]。

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