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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于深度学习的跨介质可见光通信系统及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：CN119382794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202411469986.7，技术领域涉及：H04B10/116；该发明授权一种基于深度学习的跨介质可见光通信系统及方法是由闫红强;赵林;江明;李元新设计研发完成，并于2024-10-21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跨介质可见光通信系统及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跨介质可见光通信系统和方法，一方面，提出了一种基于卷积神经网络的角度估计器和接收端移动策略，接收端可根据角度估计结果进行移动决策，自适应地实现跨介质可见光通信系统收发机的链路对准；另一方面，本发明提出了一种基于风速估计和信道分类的信号检测算法；在系统完成链路对准后，该算法可以实现对风速的估计并自适应地对经过不同风速条件下信道传输的接收信号进行检测；在此算法中，本发明还提出了一种基于修正均方误差准则的损失函数，可以有效缓解跨介质可见光系统通信信道的波诱导衰落对信号传输的不利影响，从而降低系统的比特误码率。

本发明授权一种基于深度学习的跨介质可见光通信系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的跨介质可见光通信系统，其特征在于，包括：发射端、传输信道和接收端；所述发射端和接收端分别置于不同的信号传输介质中； 所述接收端包括：信号接收模块、数据预处理模块、链路对准模块和信号检测模块； 所述发射端用于生成并发射光信号，所述光信号经过所述传输信道传输后到达所述接收端的信号接收模块； 所述接收端的数据预处理模块用于对接收到的光信号进行预处理，获取导频信号和数据信号； 所述接收端的链路对准模块中设置有基于深度学习算法的角度估计器，所述链路对准模块用于根据导频信号计算接收端与发射端的等效角度，并根据等效角度调整接收端的位置，直至实现链路对准；所述等效角度为发射端与接收端的连线与垂直方向的夹角；所述接收端与发射端之间的垂直距离保持恒定；所述接收端的信号接收平面包括若干个不同半径的同心圆，每个所述同心圆表示一个角度层，每个角度层中的任意位置所述接收端与发射端的等效角度相同； 所述接收端的信号检测模块中设置有基于深度学习算法的风速估计器、信道分类器和若干个信号检测器，所述信号检测模块用于在链路对准后，根据导频信号估计风速并计算各信号检测器对应的权重值，实时对数据信号进行检测，实现跨介质可见光通信； 其中，风速估计器根据导频信号估计风速并输入信道分类器，所述信道分类器根据风速计算各信号检测器对应的权重值；所述信号检测器实时检测数据信号，并根据对应的权重值计算软比特向量，通过硬判决恢复数据比特后实现跨介质可见光通信。

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