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龙图腾网获悉齐鲁工业大学;中国铁路济南局集团有限公司申请的专利基于自归一化网络的OFDM信道估计与信号检测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：CN116016046B 。

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：202211572625.6，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权基于自归一化网络的OFDM信道估计与信号检测方法是由李军;张志晨;贯昌奉;袁啸阳;刘波;司马顺福;张项;赵志春;彭天力;耿继晗;李一宁设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自归一化网络的OFDM信道估计与信号检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及高速无线通信领域，尤其是一种基于自归一化网络的OFDM信道估计与信号检测方法，本发明采用创新性的逻辑设计，首先通过OFDM系统产生训练SNN网络所需的数据集，将数据集划分为训练集和测试集并进行数据预处理，其次搭建SNN网络，随后将数据输入SNN网络，对模型进行训练和学习，并利用Adam优化器对网络参数进行优化。本发明可应用于子载波数量较多、导频数量较少的OFDM系统，有效解决了此类系统已有和传统算法中信道估计与信号检测精度较低、子载波间干扰严重等问题，同时可以使用较少的导频数和循环前缀数便能达到较高的信道估计与信号检测精度和较低的误码率，大大节省了频谱资源。

本发明授权基于自归一化网络的OFDM信道估计与信号检测方法在权利要求书中公布了：1.基于自归一化网络的OFDM信道估计与信号检测方法,其特征在于包括如下步骤， 步骤1：利用OFDM系统框架生成训练自归一化网络所需要的数据集； 步骤2：划分数据集并进行数据预处理，其中训练集包含80%的数据，测试集包含20%的数据； 步骤3：搭建用于OFDM系统信道估计与信号检测的自归一化网络； 步骤4：设定训练自归一化网络所需要的超参数； 步骤5：将训练集输入到自归一化网络，进行离线训练； 步骤6：输出准确率曲线和损失曲线，查看准确率曲线是否拟合、损失曲线是否收敛，若任一曲线不满足要求，则重复步骤4，若两条曲线均满足要求，则进行步骤7； 步骤7：将测试集输入到基于自归一化网络的OFDM信道估计与信号检测模型，进行在线部署； 步骤3中，所述自归一化网络包含3层BN层、4层全连接层Dense、3个Selu单元及3层DropoutSelu层，其中4层全连接层中的后3层的全连接层的前面连接着BN层，4层全连接层后均邻接Selu单元进行加强处理，通过加强处理后的数据再输入到DropoutSelu层。

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齐鲁工业大学;中国铁路济南局集团有限公司，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501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”。