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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利适用于多种过采样因子的低复杂度色散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：CN117411562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202311408841.1，技术领域涉及：H04B10/61；该发明授权适用于多种过采样因子的低复杂度色散估计方法是由崔晟;刘菁鹏;李成博;唐剑威设计研发完成，并于2023-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本适用于多种过采样因子的低复杂度色散估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及适用于多种过采样因子的低复杂度色散估计方法，包括：采集过采样的时域信号，对所述时域信号进行处理，获取频域信号序列；构建低复杂度色散估计模型，所述低复杂度色散估计模型包括：定时相位误差检测模型、序列补零模型以及色散估计模型；将所述频域信号序列输入所述低复杂度色散估计模型，获取估计结果。本发明适用于过采样因子大于1且小于等于2的多种采样速率，应用灵活，在低采样率下依旧可以正常估计色散，极大地降低了ADC的功耗和成本。

本发明授权适用于多种过采样因子的低复杂度色散估计方法在权利要求书中公布了：1.适用于多种过采样因子的低复杂度色散估计方法，其特征在于，包括： 采集过采样的时域信号，对所述时域信号进行处理，获取频域信号序列； 构建低复杂度色散估计模型，所述低复杂度色散估计模型包括：定时相位误差检测模型、序列补零模型以及色散估计模型； 构建所述序列补零模型包括： 获取所述定时相位误差检测模型的第一时钟分量模型以及色散的频率传递函数，将所述色散的频率传递函数与所述第一时钟分量模型进行结合，获取第二时钟分量模型，对所述第二时钟分量模型进行补零，获取所述序列补零模型； 获取所述序列补零模型的方法为： 其中，CT为时钟分量，λ为光波长，D为色散系数，η为过采样因子，n为序列索引，c为光速，L为光纤长度，Z为补零后的时钟分量求和项，e为自然底数，π为圆周率，M为N2； 将所述频域信号序列输入所述低复杂度色散估计模型，获取估计结果： 将所述频域信号序列输入所述定时相位误差检测模型，计算所述频域信号序列中频点索引的点与相应索引间隔的频点的共轭乘积，获取复序列； 将所述复序列输入所述序列补零模型，对所述复序列进行补零处理，获取目标长度序列； 提取所述目标长度序列的FFT峰值，并进一步获取所述峰值的索引位置，将所述索引位置输入所述色散估计模型，获取所述估计结果。

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