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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于深度学习的地空通信信道跟踪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：CN117978589B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202410138035.5，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权一种基于深度学习的地空通信信道跟踪方法是由郑重;晁子云;王新尧;费泽松设计研发完成，并于2024-01-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的地空通信信道跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的地空通信信道跟踪方法，包括如下步骤：通过仿真得到各基站与各参考点之间的仿真信道信息；得到第k个基站与各参考点之间的仿真角域信道指纹的集合表示为构建混合专家神经网络，专家层由K个并行的子专家层构成；利用将步骤S2所得各仿真角域信道指纹集合对混合专家神经网络进行训练；在实际通信过程中，利用各基站接收到的无人机发送的导频信号估计各无人机当前位置的信道，进而得到各基站与其可观测到的无人机之间的实际角域信道指纹，并根据训练后的混合专家神经网络，得到对无人机当前位置的估计信息，进而进行该无人机对应的信道跟踪，重构地空通信信道。本发明能够提高信道跟踪准确度，提高通信质量。

本发明授权一种基于深度学习的地空通信信道跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的地空通信信道跟踪方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S1、在仿真软件中设置与实际场景对应的仿真信息，仿真信息包括K个基站和N个参考点，通过仿真得到各基站与各参考点之间的仿真信道信息； 步骤S2、通过将各仿真信道信息转换到角度域，得到各基站与所有参考点之间的仿真角域信道指纹，第k个基站与各参考点之间的仿真角域信道指纹的集合表示为1≤k≤K； 步骤S3、构建混合专家神经网络，该神经网络包括依次连接的输入层、专家层、门控层和输出层，专家层由K个并行的子专家层构成，损失函数根据均方误差函数设计； 步骤S4、利用步骤S2所得各仿真角域信道指纹集合对混合专家神经网络进行训练：将所有基站对应的仿真角域信道指纹集合作为输入层的数据，仿真角域信道指纹集合作为第k个子专家层的输入数据，门控层将K个子专家层的输出结果进行拼接后，由输出层输出角域信道指纹与空间位置的映射关系； 步骤S5、在实际通信过程中，利用各基站接收到的无人机发送的导频信号估计各无人机当前位置的信道，得到各基站与其可观测到的无人机之间的实际信道信息，并将实际信道信息转化到角度域，得到各基站与其可观测到的无人机之间的实际角域信道指纹，第k个基站与与其可观测到的无人机之间的实际角域信道指纹集合表示为 步骤S6、将当前无人机与可观测到该无人机的各基站之间的实际角域信道指纹作为经步骤S4训练后的混合专家神经网络的输入，得到对当前无人机位置的估计信息，根据该估计信息基于扩展卡尔曼滤波算法预测无人机的轨迹，并根据所预测的轨迹进行该无人机对应的信道跟踪，重构地空通信信道。

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