大连大学刘庆利获国家专利权
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龙图腾网获悉大连大学申请的专利基于压缩感知和深度学习的毫米波频分双工大规模MIMO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：CN118972207B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411021391.5，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权基于压缩感知和深度学习的毫米波频分双工大规模MIMO系统信道估计方法是由刘庆利;李晓宇;宋腾涛;张兆庆;谢佳骏设计研发完成，并于2024-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于压缩感知和深度学习的毫米波频分双工大规模MIMO系统信道估计方法在说明书摘要公布了：基于压缩感知和深度学习的毫米波频分双工大规模MIMO系统信道估计方法，属于无线通信技术领域。技术方案：利用压缩感知方法对接收的导频信号进行处理，从中提取出初步的CSI矩阵；采用卷积神经网络和长短时记忆网络的结合结构提取空间特征和捕捉时间相关性；将初步估计的CSI矩阵输入ConvLSTM层，ConvLSTM网络融合时间相关信息以提高CSI估计的精度；使用相同的填充、ReLU激活函数和适当大小的滤波器获得与输入数据相同的尺寸；通过维数变换和反归一化得到最终的CSI估计结果。有益效果：本发明利用压缩感知和深度学习进行信道估计的方法，旨在降低信道估计的开销并提高时变信道中的估计精度，降低了下行训练和上行反馈的开销，同时提高了时变信道中的信道估计精度。
本发明授权基于压缩感知和深度学习的毫米波频分双工大规模MIMO系统信道估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于压缩感知和深度学习的毫米波频分双工大规模MIMO系统信道估计方法，其特征在于，步骤如下： S1、压缩感知初步估计：利用压缩感知方法对接收的导频信号进行处理，从中提取出初步的CSI矩阵； S2、深度学习网络结构：采用ConvLSTM网络，所述ConvLSTM网络是卷积神经网络和长短时记忆网络的结合结构，通过卷积神经网络提取空间特征，通过长短时记忆网络捕捉时间相关性； S3、ConvLSTM网络处理：将初步估计的CSI矩阵按时间顺序输入ConvLSTM网络，ConvLSTM网络融合时间相关信息以提高CSI估计的精度； S4、CSI重构：使用相同的填充、ReLU激活函数和适当大小的滤波器获得与输入数据相同的尺寸；通过维数变换和反归一化得到最终的CSI估计结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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