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龙图腾网恭喜深圳市意创兴业科技有限公司申请的专利一种低压通信解调平台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：CN119254589B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411759784.6，技术领域涉及：H04L27/00；该发明授权一种低压通信解调平台是由胡国清设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低压通信解调平台在说明书摘要公布了：本发明提供一种低压通信解调平台，涉及通信技术领域，包括解调主系统，所述解调主系统包含有信号采集模块、数据存储模块、时钟管理模块、接口模块、故障检测与恢复模块、协议转换模块、信号处理模块、频谱管理模块、安全通信模块、电网环境适应模块和智能解调模块，智能解调模块内容卷积神经网络CNN与支持向量机SVM实现自适应调制识别与解调，CNN用于提取载波信号的特征，SVM进行调制方式分类；智能解调模块通过生成对抗网络GAN与卡尔曼滤波器结合，实现信道噪声处理与增强，GAN用于生成低噪声信号，卡尔曼滤波器进一步优化信号质量。

本发明授权一种低压通信解调平台在权利要求书中公布了：1.一种低压通信解调平台，包括解调主系统，其特征在于：所述解调主系统包含有信号采集模块、数据存储模块、时钟管理模块、接口模块、故障检测与恢复模块、协议转换模块、信号处理模块、频谱管理模块、安全通信模块、电网环境适应模块和智能解调模块，所述解调主系统中的信号采集模块、数据存储模块、时钟管理模块、接口模块、故障检测与恢复模块、协议转换模块、信号处理模块、频谱管理模块、安全通信模块、电网环境适应模块和智能解调模块的工作步骤如下：Sp1、所述信号采集模块通过卡尔曼滤波算法对采集的信号进行实时的动态预测和修正；Sp2、所述数据存储模块结合哈希算法、树索引算法以及数据压缩算法对数据进行存储；Sp3、所述时钟管理模块融合锁相环算法、延迟锁定环算法以及时钟同步协议算法，通过锁相环算法产生稳定的高频时钟信号，并将其与参考时钟进行相位锁定，确保时钟的准确性和稳定性，延迟锁定环算法通过延迟线调整时钟相位，对时钟信号的延迟进行精确控制，补偿由于芯片内部布线引起的时钟偏移，时钟同步协议算法在分布式系统中实现始终的同步，保证系统时钟一致；Sp4、所述接口模块通过协议解析算法识别和解析不同的通信协议，利用数据缓存算法暂存待发送或接收的数据，以适应不同数据传输速率之间的差异，防止数据丢失，通过流量控制算法调节数据在接口上的传输速率，避免数据拥塞和传输错误；Sp5、所述故障检测与恢复模块联合故障模式与影响分析算法、神经网络故障诊断算法以及容错冗余算法，通过FMEA算法系统的各个部件和功能进行潜在故障模式的识别和评估，建立故障模式库，在系统运行过程中，神经网络故障诊断算法利用传感器采集到的系统运行数据，包含温度、电压和电流，进行实时分析和诊断，当检测到故障时，容错冗余算法根据故障类型和严重程度，切换到冗余硬件模块或使用备份数据；Sp6、所述协议转换模块采用语法分析算法、语义映射算法以及中间代码生成算法；Sp7、所述智能解调模块通过卷积神经网络与支持向量机实现自适应调制识别与解调，引入强化学习中的深度Q网络，对接收信号进行特征提取，将提取的特征输入到SVM进行初步的调制类型分类判断，然后DQN根据SVM的输出以及历史解调经验，优化解调策略，实现精准自适应调制识别与解调，CNN负责从输入信号中自动学习和提取有效的特征表示，SVM基于这些特征进行分类决策，判断信号的调制类型，DQN则在这个基础上，通过与解调过程的不断交互，根据奖励反馈，来调整解调策略；Sp8、所述频谱管理模块通过Q学习与遗传算法的结合进行频谱的动态分配与管理，同时引入模拟退火算法，通过Q学习探索频谱使用的状态和动作空间，获取频谱分配的初步策略，通过遗传算法对不同的频谱分配方案进行交叉和变异操作，寻找全局最优的解，通过模拟退火算法在遗传算法搜索到的解空间附近进行局部搜索，以避免陷入局部最优解，优化频谱的动态分配与管理，在应用过程中Q学习通过与频谱环境的交互，不断更新Q值表，以确定在不同频谱状态下采取何种动作，获得最大的长期回报，遗传算法利用其种群进化的特点，对多个频谱分配方案进行并行搜索和优化，通过选择、交叉和变异操作产生更优的子代方案；Sp9、所述安全通信模块通过混沌理论与低密度奇偶校验纠错编码的结合，实现对双模通信信号的高安全性和抗干扰能力；Sp10、所述电网环境适应模块采用卷积神经网络与长短期记忆网络的结合实现信道均衡与补偿，同时引入粒子群优化算法，所述CNN提取电网信道的空间特征，LSTM处理时间序列上的信道变化信息，实现信道均衡与补偿，PSO优化CNN和LSTM的网络参数，寻找最佳的模型结构和参数配置，提高信道均衡与补偿的性能，在不同的电网负载和噪声条件下，PSO根据信道的实时监测数据，自动调整CNN和LSTM的参数，提高通信质量，LSTM利用其记忆单元和门控机制，对时间序列上的信道变化信息进行建模和预测，根据历史信道状态对当前信号进行更准确的均衡和补偿，PSO算法通过模拟鸟群觅食的行为，在参数空间中搜索最优的CNN和LSTM网络参数组合，每个粒子代表一组参数，根据粒子的适应度，也就是信道均衡后的误码率指标，来调整粒子的速度和位置。

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