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龙图腾网获悉武汉大学;烽火通信科技股份有限公司申请的专利一种信道状态干扰检测的信道状态信息重建方法及系统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：CN118972008B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202410875619.0，技术领域涉及：H04B17/345；该发明授权一种信道状态干扰检测的信道状态信息重建方法及系统是由王炳轩;陈琪美;曾军;沈琼霞;王志军;张志本;李明;江昊设计研发完成，并于2024-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种信道状态干扰检测的信道状态信息重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种信道状态干扰检测的信道状态信息重建方法及系统。本发明根据采集的信道状态信息生成有效的特征嵌入；使用扩散模型生成缺失位置的信道状态信息数据；根据所述高采样率信道状态信息数据计算谱相关函数，并进行干扰检测。本发明解决了现有技术中低采样WiFi信道状态信息重建技术准确率低，且未充分考虑信道状态信息干扰检测任务特征，导致WiFi信道状态信息无法直接用于射频干扰检测的问题，提升了信道状态信息重建效果和干扰检测准确率。

本发明授权一种信道状态干扰检测的信道状态信息重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种信道状态干扰检测的信道状态信息重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：根据采集的信道状态信息生成有效的特征嵌入，所述信道状态信息数据为WiFi信号接收端采集的低采样率信道状态信息数据； 步骤2：使用扩散模型生成缺失位置的信道状态信息数据，所述缺失位置的信道状态信息数据和所述低采样率信道状态信息数据共同组成重建的高采样率信道状态信息数据； 步骤3：根据所述高采样率信道状态信息数据计算谱相关函数，并进行干扰检测； 时序特征提取单元、频域特征提取单元、交叉融合单元、掩膜融合单元、神经网络采用自监督的方式进行端到端训练，具体步骤包括： 步骤2.1：采集高采样率的信道状态信息作为训练数据，在[10％,90％]范围内随机选取丢失率γ，生成掩膜m∈{0,1}F×T×C，其中γ×T个时刻的值为0，其余值为1，则低采样信道状态信息数据X0＝Xhigh⊙m； 步骤2.2：根据特征嵌入模块计算特征嵌入Scondition； 步骤2.3：随机采样扩散时间步t，生成随机的高斯噪声 将所述高斯噪声添加到Xhigh中得到 其中，表示∈的每个分量独立同分布且遵循均值为0，方差为1的高斯分布，I为单位矩阵； 其中，βi为第i步的噪声水平，为掩膜m按位取反，⊙为元素按位相乘； 步骤2.4：根据当前时间步嵌入，通过神经网络计算预测的噪声 步骤2.5：计算损失并采用梯度下降法更新所述特征嵌入模块和数据生成模块的模型参数； 所述为噪声预测损失，其计算表达式为 ∈为步骤2.3中添加的高斯噪声，‖*‖2为L2范数 所述为循环谱损失，其计算表达式为 其中，和分别为的谱相关函数和的谱相关函数，X′high和X′out分别为所述高采样率信道状态信息Xhigh和所述数据生成模块去噪重建信道状态信息Xout根据实部和虚部数据组成的复数矩阵，α为循环频率； 所述谱相关函数 其中，X′high*表示对X′high的每个元素进行共轭操作，X′out*表示对X′out的每个元素进行共轭操作； 其中，X′high[k,1:T,1]表示取X′high的第k个子载波的第1～T时刻的第1个收发天线对的数据，X′high*[k-α,1:T,1]表示取X′high*的第k-α个子载波的第1～T时刻的第1个收发天线对的数据，X′out[k,1:T,1]表示取X′out的第k个子载波的第1～T时刻的第1个收发天线对的数据，X′out*[k-α,1:T,1]表示取X′out*的第k-α个子载波的第1～T时刻的第1个收发天线对的数据； 步骤2.6：重复步骤2.2～步骤2.5，直至训练完成。

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