东南大学梁霄获国家专利权
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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于扩散模型的下行信道知识地图构建方法和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：CN119945853B 。
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：202510154235.4，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权基于扩散模型的下行信道知识地图构建方法和信道估计方法是由梁霄;丁凡;姜明设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于扩散模型的下行信道知识地图构建方法和信道估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于扩散模型的下行信道知识地图CKM构建方法及信道估计方法，属于无线通信技术领域。所述方法通过将基站服务区域划分为网格，结合接收设备的导频数据和位置标签构建离线训练数据集，并利用扩散模型学习不同位置的信道统计信息生成CKM。在信道估计阶段，基于CKM和少量导频数据，通过扩散模型的反向过程逐步去除噪声，实现高效信道估计。与传统方法相比，本发明显著减少导频数量需求仅需1‑2个导频，提升估计精度NMSE降低40％以上，且适配高密度MIMO系统，适用于6G环境感知通信场景。
本发明授权基于扩散模型的下行信道知识地图构建方法和信道估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的下行信道知识地图构建方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、将基站服务区域划分为n×n网格，接收设备在网格内移动并采集导频数据，生成带位置标签的原始数据集； 步骤S2：基于步骤S1的数据集，采用离线信道估计算法获取各位置的信道参数，构建训练数据； 步骤S3：搭建扩散模型，其前向过程按马尔可夫链逐步加噪，反向过程通过U-Net网络预测噪声，损失函数为： 其中αt、βt为提前设定的噪声参数，为累积噪声衰减系数，αt＝1-βt，x0为原始输入数据，∈为标准高斯过程随机采样，∈θ为U-Net网络的输出函数，t表示第t次迭代； 步骤S4：训练完成后，扩散模型生成基于位置的CKM，存储信道统计信息。
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