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龙图腾网获悉北京信息科技大学申请的专利一种基于正交时频空间调制技术的信道估计方法和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：CN116471152B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310654879.0，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权一种基于正交时频空间调制技术的信道估计方法和系统是由巩译;李欣儒;孟繁轲;李青宇;袁伟杰;崔原豪;徐湛设计研发完成，并于2023-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于正交时频空间调制技术的信道估计方法和系统在说明书摘要公布了：本公开是关于一种基于正交时频空间调制技术的信道估计方法。该方法包括建立正交时频空间信道估计的模型，该模型包括时延多普勒域接收信号、稀疏度自适应匹配追踪算法和去噪网络；利用稀疏度自适应匹配追踪算法对时延多普勒域接收信号进行处理，重构延迟多普勒域信道；将延迟多普勒域信道输入至去噪网络中进行去噪处理，得到去噪信道响应。该方法能够在不依赖于信道路径数目的先验信息的情况下重构延迟多普勒域信道；并且能够消除延迟多普勒域信道相应的噪声。

本发明授权一种基于正交时频空间调制技术的信道估计方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于正交时频空间调制技术的信道估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 建立正交时频空间信道估计的模型，所述模型包括时延多普勒域接收信号、稀疏度自适应匹配追踪算法和去噪网络； 利用所述稀疏度自适应匹配追踪算法对所述时延多普勒域接收信号进行处理，重构延迟多普勒域信道； 将所述延迟多普勒域信道输入至所述去噪网络中进行去噪处理，得到去噪信道响应，包括： 建立所述去噪网络，所述去噪网络包括Inception-ResNet去噪网络模型，所述Inception-ResNet去噪网络模型包括一个最初卷积层，多个结构相同的Inception-ResNet模块和一个全连接层； 其中，多个结构相同的所述Inception-ResNet模块包括依次连接第一Inception-ResNet模块、第二Inception-ResNet模块和第三Inception-ResNet模块；每个所述Inception-ResNet模块都包含一个拼接层；所述最初卷积层与所述第一Inception-ResNet模块连接； 所述全连接层与所述第三Inception-ResNet模块连接； 将估计结果输入至所述Inception-ResNet去噪网络模型中，获得所述去噪信道响应，包括： 将所述估计结果输入至所述最初卷积层中，得到提取特征；将所述提取特征输入至多个所述Inception-ResNet模块中，经多个所述Inception-ResNet模块拼接压缩处理后得到拼接压缩特征；包括：每个所述Inception-ResNet模块分别包括两条特征提取路径： 第一特征提取路径包括第一卷积层，第二卷积层和第三卷积层； 其中，所述第一卷积层为包括32个卷积核的3×3卷积层；所述第二卷积层为包括48个卷积核的1×7卷积层；所述第三卷积层为包括64个卷积核的7×1卷积层； 第二特征提取路径包括第四卷积层，所述第四卷积层为包括64个卷积核的3×3卷积层； 其中，每条所述特征提取路径中的每个卷积层后分别连接高斯误差线性单元；所述第一特征提取路径和所述第二特征提取路径分别与所述拼接层连接，所述拼接层用于将所述第一特征提取路径和所述第二特征提取路径进行拼接处理，得到拼接特征；所述拼接层连接有第五卷积层，所述第五卷积层为包括64个卷积核的1×1卷积层，所述第五卷积层对所述拼接特征进行压缩处理； 多个所述Inception-ResNet模块采用跳跃所述特征提取路径中每个卷积层的连接方式将经过所述拼接压缩处理后得到的所述拼接压缩特征作为多个所述Inception-ResNet模块的输出； 将所述拼接压缩特征输入至所述全连接层，所述全连接层对所述拼接压缩特征进行整合处理，得到去噪信道响应。

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