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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(湖州)申请的专利M通道过采样图滤波器组的分布式信号重构方法及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：CN115859049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202211483071.2，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权M通道过采样图滤波器组的分布式信号重构方法及系统是由蒋俊正;刘欣怡;钱江设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本M通道过采样图滤波器组的分布式信号重构方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种M通道过采样图滤波器组的分布式信号重构方法及系统，该方法通过截断运算符矩阵将信号重构问题转化成一系列的局部优化问题的集合，然后采用分布式共轭梯度方法求解局部优化问题，得到局部步长值和局部增量值并进行数据融合，以更新重构图信号向量、残差向量和搜索方向向量；最后通过迭代过程减少误差，得到重构信号的最优解；该系统中网络上的每个节点都具有独立的计算和通信能力，并且都参与系统分析和处理信号的任务。本方法避免了计算矩阵逆的问题，在共轭梯度迭代中分布式计算步长值和增量值，使得滤波器组的信号重构过程可以在分布式系统上以完全分布式的方式实现，有效降低了计算复杂度，增强了系统的鲁棒性，适用于分析和处理网络上的大规模节点图信号。

本发明授权M通道过采样图滤波器组的分布式信号重构方法及系统在权利要求书中公布了：1.M通道过采样图滤波器组的分布式信号重构方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1，首先根据图的相关特性定义截断运算符矩阵，通过所述截断运算符矩阵将M通道过采样图滤波器组的信号重构问题转化成一系列的局部优化问题的集合； 步骤2，求解局部优化问题得到局部步长值和局部增量值，并对局部步长值和局部增量值进行融合，利用融合后的步长值和增量值更新重构图信号向量、残差向量和搜索方向向量； 步骤3，通过迭代过程直到满足预设误差阈值为止，此时得到重构信号的最优解； 所述步骤1中局部优化问题按照以下步骤进行： 首先定义截断运算符矩阵Di,2r，其第j个对角线元素Di,2rj,j为： 式中，Ci,2r表示节点i及节点i的2r阶以内所有邻居节点的集合；并且Ci,2r需要满足如下条件： 式中，表示图的Beurling维度，表示图的Beurling密度，2r表示邻域半径； 用截断运算符矩阵Di,2r将M通道过采样图滤波器组的信号重构问题转化成一系列的局部优化问题的集合： 其中，代表矩阵或向量的二范数的平方，表示重构图信号向量，Di,2r表示截断运算符矩阵，Rb表示M通道的中间矩阵，表示经过子带处理后的子带信号向量，M表示滤波器组的通道数； 所述步骤2中求解局部优化问题按照以下步骤进行： 步骤21：初始化操作： 步骤22：计算第m次迭代下第i个节点的局部步长值为： 式中，Di,2r表示截断运算符矩阵，rm-1表示第m-1次迭代下的残差向量，dm-1表示第m-1次迭代下的搜索方向向量，表示海森矩阵； 步骤23：融合局部步长值： 步骤24：更新第m次迭代下的重构图信号向量残差向量rm为： 式中，表示第m-1次迭代下的重构图信号向量，rm-1表示第m-1次迭代下的残差向量，表示第m次迭代下融合后的步长值，表示海森矩阵，dm-1表示第m-1次迭代下的搜索方向向量； 步骤25：计算第m次迭代下第i个节点的局部增量值为： 式中，Di,2r表示截断运算符矩阵，rm-1和rm分别表示第m-1次和第m次迭代下的残差向量； 步骤26：融合局部增量值： 步骤27：更新第m次迭代下的搜索方向向量dm为： 式中，rm表示第m次迭代下的残差向量，表示第m次迭代下融合后的增量值，dm-1表示第m-1次迭代下的搜索方向向量； 步骤28：判断||rm||∞＜ε是否成立：如果条件成立，则终止迭代，将第m次迭代下重构图信号向量作为最终重构结果输出；否则，令迭代次数m＝m+1，并返回步骤22。

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电子科技大学长三角研究院(湖州)，其通讯地址为：313000 浙江省湖州市西塞山路819号科技创新综合体B1幢；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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