买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉广东电网有限责任公司申请的专利一种XL-MIMO近场压缩信道的估计方法、装置、设备及存储介质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：CN118713774B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202410942954.8，技术领域涉及：H04B17/309；该发明授权一种XL-MIMO近场压缩信道的估计方法、装置、设备及存储介质是由孙颖设计研发完成，并于2024-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种XL-MIMO近场压缩信道的估计方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种XL‑MIMO近场压缩信道的估计方法、装置、设备及存储介质，上述方法包括：首先获取待估计的近场压缩信道的信道向量；将信道向量输入至构建的信道估计模型，使信道估计模型通过内设的稀疏转换矩阵将信道向量转换成极域信道向量；通过内设的感知矩阵将极域信道向量压缩成信号向量；在信号向量中添加噪声，得到接收信号向量；将接收信号向量输入至内设的LAMP层中，使LAMP层通过内设的软阈值函数对接收信号向量进行迭代，计算极域信道向量所对应的估计极域信道向量；将估计极域信道向量通过内设的稀疏转换矩阵转换成待估计的近场压缩信道的估计量。通过实施本发明，可以降低系统所需的导频信号数量，从而减少导频开销。

本发明授权一种XL-MIMO近场压缩信道的估计方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种XL-MIMO近场压缩信道的估计方法，其特征在于，包括： 获取待估计的近场压缩信道的信道向量； 将所述信道向量输入至由深度神经网络进行构建的信道估计模型，以使所述信道估计模型，通过内设的稀疏转换矩阵将所述信道向量转换成极域信道向量；通过内设的感知矩阵将所述极域信道向量压缩成信号向量；在所述信号向量中添加噪声，得到接收信号向量；将所述接收信号向量输入至内设的LAMP层中，以使LAMP层通过内设的软阈值函数对接收信号向量进行迭代计算，得到所述极域信道向量所对应的估计极域信道向量；其中，所述软阈值函数根据内设的线性变换参数、非线性变换参数以及线性变换矩阵计算得到；将所述估计极域信道向量通过内设的稀疏转换矩阵转换成所述待估计的近场压缩信道的估计量； 其中，在训练所述信道估计模型时，分两个阶段对所述信道估计模型训练； 在第一个阶段时，获取若干带有第一真实标签的第一信道向量，并对待训练的信道估计模型中的感知矩阵、稀疏转换矩阵、线性变换参数、非线性变换参数以及线性变换矩阵的值进行初始化；其中，所述第一真实标签用于表示所述第一信道向量的估计量的真实值； 将所述第一信道向量输入至待训练的信道估计模型；所述待训练的信道估计模型通过初始的稀疏转换矩阵将所述第一信道向量转换成第一极域信道向量；通过初始的感知矩阵将所述第一极域信道向量压缩成第一信号向量；在第一信号向量加入第一噪声，得到第一接收信号向量；将所述第一接收信号向量输入至内设的LAMP算法层，以根据初始的线性变换参数、初始的非线性变换参数、初始的线性变换矩阵以及初始的感知矩阵，计算所述LAMP算法层的最终估计极域信道向量； 根据初始的稀疏转换矩阵以及最终估计极域信道向量，得到所述第一信道向量所对应的第一估计量；根据所述第一信道向量、第一估计量以及第一损失函数公式，计算第一损失函数的值；每计算得到一第一损失函数的值，判断所述第一损失函数是否收敛，若否，则调整感知矩阵以及稀疏转换矩阵的值，并继续对待训练的信道估计模型进行训练；若是，则确定待训练的信道估计模型的第一阶段训练完毕，并得到优化后的感知矩阵以及优化后的稀疏转换矩阵； 在第二个阶段时，根据第二损失函数对初始的线性变换参数、初始的非线性变换参数以及初始的线性变换矩阵进行调整，直至第二损失函数所对应的损失函数值收敛。

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广东电网有限责任公司，其通讯地址为：510000 广东省广州市越秀区东风东路757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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。