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龙图腾网获悉南京邮电大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所申请的专利一种非对称架构中基于深度学习的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：CN118890241B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202410794527.X，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权一种非对称架构中基于深度学习的信道估计方法是由张军;汪红旗;刘丽哲;夏文超;金石;李勇;王斌;杨朔设计研发完成，并于2024-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非对称架构中基于深度学习的信道估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种非对称全数字通信系统中基于深度学习的信道估计方法，包括：设计基于嵌套稀疏阵列拓扑结构的上行接收阵列，将稀疏阵列的接收信号恢复成完整维度的虚拟阵列信号；基于泰勒公式将获得的虚拟信号分解为在网格部分和离网格部分，设计一个两步角度估计网络TwoStep‑AngleEstimationNet,Ts‑AEnet估计信号到达角角度；求解最小二乘问题估计信号路径增益，重建下行信道。本发明在非对称全数字通信系统中提出了基于嵌套稀疏阵列拓扑结构的上行接收阵列，较大限度地降低因天线缺失造成的信息损失，并提出了基于深度学习的Ts‑AEnet角度估计网络，在降低信道估计复杂度的同时，还保证了系统估计精度。

本发明授权一种非对称架构中基于深度学习的信道估计方法在权利要求书中公布了：1.一种非对称架构中基于深度学习的信道估计方法，其特征在于：包括， 设计基于嵌套稀疏阵列拓扑结构的上行接收阵列，利用虚拟阵列插值方法将稀疏阵列接收到的信号恢复成完整维度的虚拟阵列信号； 使用泰勒公式将获得的虚拟信号分解为在网格部分和离网格部分，设计两步角度估计网络Ts-AEnet估计信号到达角角度； 所述设计两步角度估计网络包括两个子网络，在网格角度估计神经网络和离网格角度估计神经网络，分别估计在网格角度和离网格角度； 设计一个卷积神经网络，在网格角度估计网络包括预处理层、输入层、四个卷积层、一个全连接层和输出层组成； 离网格角度估计网络包括一个输入层、七个全连接层和一个输出层，将设计的在网格角度估计网络和离网格角度估计网络组合，形成完整的Ts-AEnet； 将接收到的信号数据集输入预处理层进行处理后，在训练集上采用有监督学习方式离线训练神经网络，然后在线部署训练好的Ts-AEnet估计信号角度，并求解最小二乘问题估计信号路径增益，重建下行信道。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京邮电大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所，其通讯地址为：210000 江苏省南京市新模范马路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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