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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种自组织网络拟神经信道编译码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：CN119232923B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411284730.9，技术领域涉及：H04N19/10；该发明授权一种自组织网络拟神经信道编译码方法是由杨思琦;孙行健;史琰;李浩然;盛敏;李建东;文娟设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自组织网络拟神经信道编译码方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自组织网络拟神经信道编译码方法，主要解决现有技术中多径衰落严重、节点管控困难以及信道编译码复杂度高的问题。方案包括：1由一个前端节点、三个中继节点及一个控制端节点构建多跳自组织拟神经网络，并在网络中嵌入空时编码模块；2输入导频图像至网络前端节点，对拟神经网络进行信号前向传输与梯度反向更新训练，动态更新节点的权重参数；3将更新后的节点权重参数加载至拟神经网络，获取训练好的网络；4利用训练好的网络实现图像端到端传输。本发明采用拟神经网络的训练过程代替空时分组编码的最大似然译码过程，能够在有效降低接收端译码模块设计复杂度的同时，减小译码误差，提高图像传输的可靠性。

本发明授权一种自组织网络拟神经信道编译码方法在权利要求书中公布了：1.一种自组织网络拟神经信道编译码方法，其特征在于，包括如下步骤： 1由前端节点层、中继节点层及控制端节点层构建多跳自组织拟神经网络，其中所述前端节点层含有一个前端节点，中继节点层含有三个固定的中继节点，控制端节点层含有一个控制中心节点； 2将原始导频图像输入至多跳自组织拟神经网络中，设定最大迭代次数为T、误差阈值为η、学习率α，对网络进行训练； 3初始化多跳自组织拟神经网络的相关参数，并初始化当前迭代次数t＝1； 4前端节点接收原始导频图像信号，并根据前端节点权重参数对原始导频图像信号进行自适应处理、通道拆分，然后将处理后的信号分别经各通道广播至中继节点层； 5中继节点层接收来自前端节点的各通道导频图像信号，根据中继节点权重参数进行自适应处理，对处理后的信号进行空时分组编码，并通过多个时隙广播至控制中心节点； 6控制中心节点接收到来自各个时隙的编码信号，对所有编码信号进行信号合并处理，并根据控制中心节点权重参数对合并信号进行自适应处理、通道合成操作，将接收到的编码信号恢复成图像信号，即获得接收图像信号； 7对原始导频图像信号与接收图像信号按对应位置的像素计算传输误差，并判断传输误差是否小于预设的误差阈值；若小于，直接执行步骤9，反之，则继续执行步骤8； 8对梯度误差进行从控制中心节点经中继节点层到前端节点的反向传播，更新各个节点处的权重参数，并判断当前迭代次数t是否等于T；若等于，执行步骤9；反之，对t加1后返回执行步骤4； 9加载当前神经网络权重参数作为多跳自组织拟神经网络的传输权重，并利用该网络对待传图像进行传输。

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