杭州电子科技大学王茂法获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于N2N-SAMP算法的稀疏水声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：CN118573527B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202410766017.1，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权一种基于N2N-SAMP算法的稀疏水声信道估计方法是由王茂法;杨荣平设计研发完成，并于2024-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于N2N-SAMP算法的稀疏水声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N2N‑SAMP算法的稀疏水声信道估计方法，该方法首先获取时域水声信道响应，并中添加两个与其维度相同的零均值噪声，获得两个含有噪声导频矩阵。其次使用含噪声的导频矩阵通过N2N算法和U‑net网络得到无噪声的导频矩阵。最后利用去噪后的导频矩阵和SAMP算法进行信道估计。本发明将导频信号的去噪问题转化为图像去噪问题，并考虑了海洋噪声的统计特性，结合N2N算法，提高水声信道估计性能。
本发明授权一种基于N2N-SAMP算法的稀疏水声信道估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于N2N-SAMP算法的稀疏水声信道估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，获取时域水声信道响应，并添加两个与其维度相同的零均值噪声，获得两个含有噪声导频矩阵； 步骤二，使用含噪声导频矩阵通过N2N算法和U-net网络得到无噪声的导频矩阵，具体过程为：N2N算法将单张含噪声特征图像划分为多个小块，并将所述小块视为相似场景下的独立含噪特征图像；然后，通过构建一个U-net网络，将小块作为输入，学习从噪声特征图像中恢复出无噪声特征图像的过程，在训练过程中，U-net网络不断优化自身参数，以最小化预测无噪声特征图像与实际无噪声特征图像之间的差异； 步骤三，利用去噪后的导频矩阵和SAMP算法进行信道估计。
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