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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于深度神经网络的无线信号单通道盲源分离方法及装置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：CN116933066B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310833146.3，技术领域涉及：G06F18/2134；该发明授权基于深度神经网络的无线信号单通道盲源分离方法及装置是由于淼;郭鹏程;顾淼淼设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度神经网络的无线信号单通道盲源分离方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度神经网络的无线信号单通道盲源分离方法及装置，具体为：在训练阶段，创建信号数据集，数据集包括训练集和验证集；搭建双路径复时域卷积网络；创建自定义的网络训练目标函数，使用得到的信号数据集，对双路径复时域卷积网络进行训练和验证，得到训练好的双路径复时域卷积网络；在应用阶段，通过单根天线获取待分离的时频混叠信号；将时频混叠信号进行分段整理，得到固定长度的复数形式混叠信号；利用训练好的双路径复时域卷积网络，从复数形式混叠信号中分离出多个信号并送入解调器解调，恢复分离信号的比特数据。本发明可在单根天线接收情况下实现同时同频混合信号的有效分离，提高了无线通信抗干扰能力。

本发明授权基于深度神经网络的无线信号单通道盲源分离方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的无线信号单通道盲源分离方法，其特征在于，包括训练阶段和应用阶段，其中： 训练阶段包括以下步骤： 步骤A1、创建时频混叠信号的数据集，包括通信信号和干扰信号，并将数据集划分为训练集和验证集； 步骤A2、搭建双路径复时域卷积网络，包括复数域特征提取模块、复数域信号分离模块、复数域信号恢复模块，具体如下： 双路径复时域卷积网络采用两条并行链路，分别对应两个分离的信号，每条路径上包括复数域特征提取模块、复数域信号分离模块、复数域信号恢复模块； 复数域特征提取模块采用两级复数域编码结构，包含两个复数卷积层和一个复数归一化层；第一层卷积输出的实部和虚部会在新的维度上拼接，经过复数归一化层处理后再进行第二层复卷积，复数域特征提取模块所有的操作都是对复值信号的实部和虚部同时进行； 复数域信号分离模块由多个复数深度卷积模块和复数LSTM模块组成，复数LSTM模块设置在分离模块的中间，负责提取信号前后的相关性；复数深度卷积模块采用一种跳连接路径，每次复数深度卷积模块的输入和输出分别在实部和虚部相加，并进入下一个复数深度卷积模块，信号输入与输出的维度保持不变；卷积核内部采用膨胀卷积的形式，每个复数深度卷积模块的卷积核大小呈现指数级递增，个复数深度卷积模块对应的卷积核大小为；每条链路有个复数深度卷积模块，在复数LSTM两侧呈现对称结构； 在复数域信号恢复模块中，复数域信号分离模块的输出首先经过一个复数卷积，再对实部和虚部分别进行sigmoid激活，在新的维度拼接得到掩码矩阵；掩码与复数域特征提取模块中第一层复卷积输出具备相同的维度，两者通过点乘得到恢复的信号高维表示；最后再进行一次复卷积操作对高维表示降维即恢复估计信号； 步骤A3、创建自定义的网络训练目标函数； 步骤A4、基于网络训练目标函数，使用步骤A1得到的信号数据集，对步骤A2得到的双路径复时域卷积网络进行训练和验证，得到训练好的双路径复时域卷积网络； 应用阶段包括以下步骤： 步骤B1、通过单根天线获取待分离的时频混叠信号； 步骤B2、将时频混叠信号进行分段整理，得到固定长度的复数形式混叠信号； 步骤B3、利用训练好的双路径复时域卷积网络，从复数形式混叠信号中分离出多个信号，完成混叠信号的盲分离； 步骤B4、将步骤B3得到的分离信号送入解调器解调，恢复分离信号的比特数据。

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