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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于深度学习的AmBC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：CN118921249B 。

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：202410634853.4，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权一种基于深度学习的AmBC系统信道估计方法是由郭星;郭会强;何昕;何克强;蒋旭阳设计研发完成，并于2024-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的AmBC系统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深度学习的AmBC系统信道估计方法，包括以下步骤：S1，根据设计要求，搭建AmBC通信系统，设定具体输入，搭建仿真平台；S2，在发送端，带有导频的频域发送符号首先经过IDFT调制，然后插入循环前缀和并串变换后发送出去；S3，接收端接收到的时域信号，先经过串并变换和去循环前缀，再经过DFT解调得到频域符号；S4，对导频处CSI进行LS估计；将LS估计值、发送和接收导频符号一起送入到k层神经网络，得到优化的CSI；S5，对CSI进行高分辨率重建；S6，多个LSTM单元横向级联组成一层LSTM网络，然后两层LSTM网络再纵向级联在一起；S7，对预测值HLSTMn进行更新。本发明在高信噪比条件下保证传输质量的同时提高了传输效率。

本发明授权一种基于深度学习的AmBC系统信道估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的AmBC系统信道估计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，根据设计要求，通过MatlabR2023a仿真平台搭建除神经网络外的AmBC通信系统，设定具体的输入，包括子载波数N、信道长度L、导频数P、非零数T实验条件，搭建仿真平台； S2，在发送端，带有导频的频域发送符号首先经过IDFT调制，然后插入循环前缀和并串变换后发送出去； S3，通过瑞利双选衰落信道后，接收端接收到的时域信号，先经过串并变换和去循环前缀，再经过DFT解调得到频域符号； S4，对导频处的信道状态信息CSI进行LS估计；将LS估计值、发送和接收导频符号一起送入到k层神经网络，得到优化的CSI； S5，引入二维CNN提取信道沿时间和频率两个轴上的相关性信息，对CSI进行高分辨率重建； S6，多个LSTM单元横向级联组成一层LSTM网络，然后两层LSTM网络再纵向级联在一起，其中同一层的LSTM单元有着相同的参数，最后全连接层用于提取特征并输出结果；每一层LSTM中横向的单元个数代表了网络的记忆长度，决定了网络的时间相关性，且每一层的单元个数至少为导频OFDM符号的个数Sp； S7，先通过ZF均衡使信道预测值向其理论LS估计值靠近，然后再通过K层神经网络处理使信道预测值向其实际值靠近，从而消除一定范围内的误差，当LSTM网络对第n个数据OFDM符号的CSI的预测过程完成后，对预测值HLSTMn进行更新。

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