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龙图腾网获悉西安空间无线电技术研究所申请的专利一种基于DNN的OTFS时频域态势感知与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：CN119583264B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411807130.6，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权一种基于DNN的OTFS时频域态势感知与信道估计方法是由何雯;王显煜;王平;赵扬;靳凡;刘琨;穆桐;李聪;赵家敏设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DNN的OTFS时频域态势感知与信道估计方法在说明书摘要公布了：一种基于DNN的OTFS时频域态势感知与信道估计方法，将无线通信过程中的频域选择性衰落信道建模为自回归过程，进而将该估计问题转化为自回归系数估计过程，通过对信道冲激响应函数进行离散化采样、DFT变换、特征矩阵表征、信道先验信息产生等过程获取训练数据，完成对训练数据的预处理过程，并设计一个基于数据和模型驱动的神经网络，通过大量先验信道数据对神经网络进行训练，利用离线训练和在线估计求解该网络最小均方误差下的最优频域相关参数估计，进而得到相应的信道响应，该算法能够在相同信噪比条件下，实现更低的误码率和复杂度。

本发明授权一种基于DNN的OTFS时频域态势感知与信道估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DNN的OTFS时频域态势感知与信道估计方法，其特征在于，包括： 1基于信道冲激响应函数进行离散化采样、DFT变换、特征矩阵表征、信道先验信息产生过程获取预处理后的训练数据； 2设计神经网络模型，基于离线训练得到最优频域相关系数； 3利用LS算法估计得到信道响应，并基于在线估计得到最优频域信道响应； 4利用最小二乘法得到接收信号序列，解调译码后与发送端信息序列对比，得到误码率曲线； 所述的步骤1根据OTFS系统模型，获取训练数据同时进行预处理，具体过程如下： a将信道冲激响应以采样间隔离散化为gln表示为： gln为不同采样时刻的信道冲激响应；为第路径上信道的平均增益；忽略系统中的符号间干扰，则为第条路径上的信道时延，满足； b假设一个OTFS符号中共有个子载波，个导频子载波，均匀插入导频后，对系统的离散冲激响应进行N点DFT变换，得到第个子载波上的信道频域响应为： c得到一个OTFS符号时间内，各导频子载波上的信道响应向量为： d根据信道响应向量，首先得到的特征值和对应的列特征向量矩阵，将特征值进行降序排列得到，对应的列特征向量按索引排列得到；取前个特征值，获得表征矩阵如下： e通过信道表征矩阵产生信道先验信息作为DNN的训练数据，表达式如下： ； 所述步骤2利用DNN设计神经网络离线训练得到频域相关系数; 设计DNN神经网络结构为：k个隐藏层和1个输出层，假设输入，神经网络训练阶段可表示如下： 其中，得到训练过程中的损失，用于更新和等权值，设置学习率，表达式如下： 迭代次数设置为，最后输出层表达式如下： 因此，频域相关系数可计算为。

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