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龙图腾网获悉东海实验室;浙江大学申请的专利一种实信号OFDM水声通信方法和系统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：CN119728373B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411855859.0，技术领域涉及：H04L27/26；该发明授权一种实信号OFDM水声通信方法和系统是由齐亚德·卡西姆;李梓诚;涂星滨;瞿逢重;宋春毅设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实信号OFDM水声通信方法和系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种实信号OFDM水声通信方法和系统，涉及水声通信技术领域，该方法包括在发射端部署幺正神经网络模型，同时在接收端部署深度神经网络模型；对幺正神经网络模型和深度神经网络模型进行联合训练，得到训练好的幺正神经网络模型和训练好的深度神经网络模型；对发射端输入信息比特流，并利用训练好的幺正神经网络模型根据信息比特流生成预编码数据，以实OFDM信号的形式发送给接收端；利用接收端接收实OFDM信号，并利用训练好的深度神经网络模型进行信号检测得到信息比特流。本申请可以降低计算复杂度，提高数据检测的性能。

本发明授权一种实信号OFDM水声通信方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种实信号OFDM水声通信方法，其特征在于，所述实信号OFDM水声通信方法用于发射端和接收端之间进行水声通信，所述发射端用于输入信息比特流后，向所述接收端发送实OFDM信号，所述接收端用于根据所述实OFDM信号，获取所述信息比特流；所述实信号OFDM水声通信方法包括： 在所述发射端部署幺正神经网络模型，同时在所述接收端部署深度神经网络模型；所述幺正神经网络模型的输入是所述信息比特流对应的调制数据，输出是预编码数据，所述幺正神经网络模型用于根据输入的信息比特流，生成所述预编码数据；所述深度神经网络模型的输入是所述信息比特流对应的检测数据，输出是所述信息比特流对应的检测结果，所述深度神经网络模型用于检测所述信息比特流； 对所述幺正神经网络模型和所述深度神经网络模型进行联合训练，得到训练好的幺正神经网络模型和训练好的深度神经网络模型； 对所述发射端输入所述信息比特流，并利用所述训练好的幺正神经网络模型根据所述信息比特流生成所述预编码数据，以所述实OFDM信号的形式发送给所述接收端； 利用所述接收端接收所述实OFDM信号，并利用所述训练好的深度神经网络模型对所述实OFDM信号进行信号检测，得到所述信息比特流； 对所述幺正神经网络模型和所述深度神经网络模型进行联合训练，得到训练好的幺正神经网络模型和训练好的深度神经网络模型，具体包括： 获取调制数据，并将调制数据划分为组，调制数据的长度为，每组长度为，得到调制数据集合； 根据所述调制数据集合中的第组调制数据，生成第个幺正预编码矩阵； 基于所述第个幺正预编码矩阵，添加约束，以初始化所述发射端中的幺正神经网络模型的权重为幺正矩阵，其中，表示转置，表示大小为的单位矩阵； 对所述幺正神经网络模型的权重进行奇异值分解，以强制所述第个幺正预编码矩阵满足幺正性约束，得到幺正矩阵和幺正矩阵； 根据所述幺正矩阵和所述幺正矩阵重构所述第个幺正预编码矩阵，得到重构后的预编码矩阵； 基于所述重构后的预编码矩阵，以最小化误比特率为目标，对所述接收端的深度神经网络模型进行训练，得到深度神经网络模型； 跳转到步骤“根据所述调制数据集合中的第组调制数据，生成第个幺正预编码矩阵”，直至所有组的调制数据均训练得到对应的所述第个幺正预编码矩阵和所述深度神经网络模型，将所有组的调制数据训练得到的所述第个幺正预编码矩阵和所述神经网络模型按顺序进行拼接，生成幺正预编码矩阵和深度神经网络模型，其中，所述幺正预编码矩阵对应的幺正神经网络模型作为所述训练好的幺正神经网络模型，所述深度神经网络模型作为所述训练好的深度神经网络模型。

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东海实验室;浙江大学，其通讯地址为：316021 浙江省舟山市定海区浙大路1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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