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龙图腾网恭喜北京科技大学申请的专利一种用于信道估计的神经网络设计方法及装置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：CN114239822B 。

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：202111486749.8，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权一种用于信道估计的神经网络设计方法及装置是由陈月云;买智源;陈广;董家辉;杜利平;韩双双设计研发完成，并于2021-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于信道估计的神经网络设计方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种用于信道估计的神经网络设计方法及装置，涉及无线通信技术领域。包括：通过信道状态的历史估计值计算当前估计值CSI熵；将CSI的变化建模为一阶马尔科夫模型，获取当前时刻信道状态信息CSI矩阵所需的信息量；利用当前时刻CSI矩阵所需的信息量构造一个新的网络结构，对新的神经网络进行离线训练，确定权重参数以及偏置参数，完成用于信道估计的神经网络设计。本发明提出一种不依赖导频的用于信道估计的神经网络结构，利用信息熵理论评估无线信道数据的强时间相关特性，以提高基于神经网络的信道估计算法的性能。本发明所提出的用于信道估计的神经网络结构可以提升信道估计精度，降低信道估计的时延，满足无线通信的系统的实时性需求。

本发明授权一种用于信道估计的神经网络设计方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于信道估计的神经网络设计方法，其特征在于，包括：S1：通过信道状态的历史估计值获取当前时刻信道状态估计值的CSI变化，将所述CSI的变化建模为一阶马尔科夫模型；S2：通过所述的一阶马尔科夫模型计算获得CSI条件熵，所述CSI条件熵表示获取当前时刻信道状态信息CSI矩阵所需的信息量；S3：通过获得的CSI条件熵构造一个新的循环神经网络结构，所述新的循环神经网络结构用于信道估计；所述步骤S3中，通过获得的CSI条件熵构造一个新的循环神经网络结构，包括：将CSI条件熵采用线性整流函数ReLU嵌入到循环神经网络中，构造为一个新的循环神经网络结构，所述新的循环神经网络结构用于信道估计；S4：对所述新的循环神经网络进行离线训练，确定权重参数以及偏置参数，完成用于信道估计的神经网络设计。

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