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龙图腾网恭喜中国人民解放军军事航天部队航天工程大学申请的专利基于CNN的宽带数传信号高精度时延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：CN119483685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202510067776.3，技术领域涉及：H04B7/08；该发明授权基于CNN的宽带数传信号高精度时延估计方法和系统是由李雪健;焦义文;马宏;吴涛;史学书;马宏斌;张希玮;王育欣;宋雨珂;冯浩;陈其敏;杨琪;杨卓;黄胤顶设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CNN的宽带数传信号高精度时延估计方法和系统在说明书摘要公布了：本申请公开一种基于CNN的宽带数传信号高精度时延估计方法和系统，方法包括，获得多个天线接收的多组复数时域形式且离散的目标信号；对每一组目标信号进行信道模拟，得到添加了相位误差和噪声的模拟后目标信号；根据相位估计模型处理参考信号和模拟后目标信号，得到模拟后目标信号相对参考信号的预测相位差，参考信号为多组模拟后目标信号中任一者，相位估计模型为卷积神经网络模型；根据预测相位差确定模拟后目标信号相对参考信号的时延差和初相位差，本方案利用CNN模型估计信号的时延差和初相位差，可以显著提高低信噪比下宽带数传信号间时延估计的精度和速度，降低计算量，增强实时性。

本发明授权基于CNN的宽带数传信号高精度时延估计方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络CNN的宽带数传信号高精度时延估计方法，其特征在于，包括：获得多组目标信号，每一组所述目标信号由一个天线接收，所述目标信号为复数时域形式的离散信号；对每一组所述目标信号进行信道模拟，以获得添加了相位误差和噪声的模拟后目标信号；根据相位估计模型处理参考信号和除所述参考信号以外每一所述模拟后目标信号，以获得除所述参考信号以外每一所述模拟后目标信号相对于所述参考信号的预测相位差，所述参考信号为多组所述模拟后目标信号中任意一者，所述相位估计模型为卷积神经网络模型；其中，获得所述相位估计模型的方法包括：用待训练的模型处理样本，获得样本对应的预测相位差，所述样本的数量为多个，每一所述样本均包括两组输入信号和一组标签；其中，所述样本的每一组所述输入信号均为复数时域形式的离散信号，所述样本的标签包括和所述输入信号的采样点一一对应的标签数据，所述标签数据为所述样本的两组输入信号在对应采样点上的真实相位差；根据所述样本的所述预测相位差和所述真实相位差训练所述待训练的模型，直至满足训练条件为止，以获得所述相位估计模型；根据除所述参考信号外每一所述模拟后目标信号对应的预测相位差，确定除所述参考信号外每一所述模拟后目标信号相对所述参考信号的时延差和初相位差。

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中国人民解放军军事航天部队航天工程大学，其通讯地址为：101416 北京市怀柔区八一路1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”。