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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于稀疏贝叶斯学习的AFDM系统信道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：CN119854073B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510042456.2，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权一种基于稀疏贝叶斯学习的AFDM系统信道估计方法是由罗钐;杨帆;王洋俊;吴宗仪;林蓉平设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于稀疏贝叶斯学习的AFDM系统信道估计方法在说明书摘要公布了：本发明属于通信技术领域，具体为一种基于稀疏贝叶斯学习的AFDM系统信道估计方法。本发明在AFDM系统上，利用稀疏贝叶斯框架，提出粗估计加精估计的两层信道估计方法。粗估计使用均匀网格和较大的停止条件，快速结束迭代；精估计使用上一步输出的时延和多普勒更新感知矩阵，将感知网格变成非均匀网格，让信道系数的能量集中在网格上，以有效地减小估计误差并且增加收敛速度。本发明兼具贝叶斯学习框架以及压缩感知算法恢复稀疏信号的优点，使得算法对噪声有抑制性，且不需要知道传播路径数目；并辅以峰值搜索和置零，加快收敛速度，防止过拟合；最终本发明能够在正信噪比下实现高精度的信道估计。

本发明授权一种基于稀疏贝叶斯学习的AFDM系统信道估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于稀疏贝叶斯学习的AFDM系统信道估计方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤1、对输入信号进行串并转化后做N点DAFT变换，N＝2t,t≥1； 步骤2、根据DAFT域的嵌入式导频帧结构和信道传输模型，设接收端与信道估计相关的向量为yE，导频向量为xE；分离DAFT域接收信号中信道估计分量和信息分量； 步骤3、将yE与xE的关系变为稀疏信号恢复模型，并且进行一阶线性近似； 步骤4、通过稀疏贝叶斯学习框架粗略估计信道参数，输出估计向量：路径系数归一化时延归一化多普勒频移步骤5、使用步骤4估计输出的和更新一阶线性近似中的感知矩阵，再次通过稀疏贝叶斯学习框架精确估计信道参数； 对步骤4输出的非零元素进行峰值搜索，保留最大的个元素，其他元素置为0，同时离网分量对应位置也置为0；为小于的最大整数，感知网格长度为NlNα，Q+1是信道传输模型中信道响应的有效长度； 峰值搜索后，根据非零元素的索引，更新感知矩阵对应列的元素；更新感知矩阵后，进行稀疏贝叶斯学习参数估计直至到达停止条件ε2，输出信道系数、归一化多普勒频移、归一化时延，ε2ε110，ε1为步骤4中粗略估计信道参数循环迭代的停止条件。

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