华中科技大学彭薇获国家专利权
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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种面向MIMO多用户无线通信的S-CSI估计模型构建方法及应用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：CN118869400B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202410148304.6，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权一种面向MIMO多用户无线通信的S-CSI估计模型构建方法及应用是由彭薇;库浩岩;成明峰设计研发完成，并于2024-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向MIMO多用户无线通信的S-CSI估计模型构建方法及应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向MIMO多用户无线通信的S‑CSI估计模型构建方法及应用，属于无线通信领域，包括：搭建S‑CSI估计模型，并采用不包含噪声的训练样本集对所述S‑CSI估计模型进行训练，训练样本为基站的接收信号，标签为基站接收信号对应的S‑CSI；所述S‑CSI估计模型为神经网络；在所述神经网络的输入层和隐藏层之间设有去噪层；所述去噪层用于学习计算训练样本高阶累积量的过程，且所述高阶累积量的阶数J≥3；对所述神经网络进行损失训练，得到训练好的S‑CSI估计模型。本发明方法能够提升S‑CSI估计模型的泛化能力以及S‑CSI估计的准确度，且可以实现对时间非平稳信道的S‑CSI的准确估计，在低接收信噪比下也能实现较高的估计准确率。
本发明授权一种面向MIMO多用户无线通信的S-CSI估计模型构建方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种面向MIMO多用户无线通信的S-CSI估计模型构建方法，其特征在于，包括： 搭建S-CSI估计模型，并采用不包含噪声的训练样本集对所述S-CSI估计模型进行训练，训练样本为基站的接收信号，其标签为基站接收信号对应的S-CSI；其中，所述基站配备有MIMO天线阵列； 其中，所述S-CSI估计模型为神经网络；在所述神经网络的输入层和隐藏层之间设有去噪层；所述去噪层用于学习计算训练样本高阶累积量的过程，以去除基站接收信号中的加性高斯噪声；且所述高阶累积量的阶数J≥3； 以最小化所述神经网络的特征损失为目标，对所述S-CSI估计模型进行损失训练，直至损失收敛或者达到预设的训练轮次，得到训练好的S-CSI估计模型；其中，所述特征损失为所述去噪层节点的输出与高阶累积量之间的损失及所述神经网络预测的用户S-CSI与标签之间的损失之和。
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