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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于高斯学习因子粒子群算法的多普勒间干扰抑制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：CN119892157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202510069100.8，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权基于高斯学习因子粒子群算法的多普勒间干扰抑制方法是由曾嵘;赵智崇;王海龙;应娜;包建荣;杨阿锋设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高斯学习因子粒子群算法的多普勒间干扰抑制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高斯学习因子粒子群算法的多普勒间干扰抑制方法，步骤如下：通过正交时频空间调制将导频和数据符号编码到二维时延多普勒域的资源网格上；在发射机上，时延多普勒域网格上的数据通过逆辛有限傅里叶变换映射到时频域得到时频域信号；对时频域信号进行海森堡变换得到时域发送信号；时域发送信号通过无线信道后得到时域接收信号；对于时域接收信号利用多普勒频移对时域接收信号进行多普勒补偿处理，得到多普勒补偿后的信号；然后将多普勒补偿后的信号与接收脉冲进行匹配滤波，并进行采样得到匹配滤波器输出信号；对匹配滤波器输出信号进行辛傅里叶变换得到时延多普勒的接收信号，该方法能够在一定程度上实现对多普勒间干扰的抑制。

本发明授权基于高斯学习因子粒子群算法的多普勒间干扰抑制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高斯学习因子粒子群算法的多普勒间干扰抑制方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、通过正交时频空间将导频和数据符号编码到二维时延多普勒域的资源网格上； 步骤2、在发射机上，时延多普勒域网格上的数据通过逆辛有限傅里叶变换映射到时频域得到时频域信号； 步骤3、对时频域信号进行海森堡变换得到时域发送信号； 步骤4、时域发送信号通过无线信道后得到时域接收信号，所述时域接收信号包括时域导频信号和时域数据信号； 步骤5、利用多普勒频移对时域接收信号进行多普勒补偿处理，得到多普勒补偿后的信号；所述多普勒频移根据分数多普勒得到，所述分数多普勒的目标函数的建立方法为： 先将通过无线信道的时域导频信号转换到时延多普勒域，此时，时域导频信号在时延多普勒域的输入输出关系表示为： 其中，P表示时延多普勒域中信道路径的计数，k∈[1,M]，l∈[1,N]，l和k分别表示接收信号在时延多普勒域的时延抽头和多普勒抽头，M表示子载波数，N表示符号数,hi为对应抽头的信道幅度，αi表示第i条径的分数多普勒对信号幅度的衰减系数，[·]M表示modM运算，和分别表示在时延多普勒域中接收到的第i条路径的时延抽头，整数和分数多普勒抽头； 则时域导频信号在时延多普勒域中总功率为： 然后选取网格中接收导频增益最大的前J个信号ykm,lm,其中J可设置为信道多径数的三倍，m∈[1J],则所选取的前J个网格信号的功率为： 此时可得时域导频信号的泄露功率也即目标函数为： Qkκ＝Qs-Qm；所述高斯学习因子粒子群算法搜索分数多普勒κ方法如下： 1设置最大迭代次数T＝40，种群数量Υ＝10,最大速度vmax＝0.1，位置矢量上下限bh＝0.5，bl＝-0.5，惯性系数W＝2,学习因子C1＝C2＝2； 2首先初始化每一个粒子的速度为vi＝rand0,1vmax，位置为xi＝rand0,1bh-bl+bl，设置当前位置为历史最优位置Pi＝xi，计算xi对应的适应度函数Qi，其中位置xi和适应度函数Qi分别对应分数多普勒κ和目标函数Qkκ； 3对于每一代迭代t∈[1,T]，采用高斯分布来更新学习因子C1和C2： 式中：C1和C2分别为自我高斯学习因子和全局高斯学习因子； 4对于每一个粒子，根据下面的式子更新其速度： 当令 式中：t为当前迭代数，r1和r2是均匀分布在0,1内的随机数； 5更新每一个粒子的位置xi： 6然后计算新的位置xi+1下的适应度函数Qt+1； 7更新每个粒子的个体历史最优位置： 当Qt+1＜Qt时，否则Pit+1＝Pit 8更新整个种群中粒子的历史最优位置： 9重复步骤3至步骤8,直到t＞T； 10最后求得全局最优适应度及其对应的位置此时获得的全局最优位置也是信道分数多普勒的大小，即 步骤6、首先本地生成接收脉冲，然后将多普勒补偿后的信号与接收脉冲进行匹配滤波，并进行采样得到匹配滤波器输出信号； 步骤7、对匹配滤波器输出信号进行辛傅里叶变换得到时延多普勒域的接收信号。

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