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龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利基于粒子群算法训练的APSO-VAMP检测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：CN119232539B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202411714907.4，技术领域涉及：H04L27/26；该发明授权基于粒子群算法训练的APSO-VAMP检测方法和系统是由侯晓赟;许逸群;邱海波;曹嘉伟设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于粒子群算法训练的APSO-VAMP检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于粒子群算法训练的APSO‑VAMP检测方法和系统，该方法通过随机生成用户比特流，产生时延多普勒域的输入信号；转换为发送端的时频域信号；转换为发送端的时域信号；通过无线信道发送给接收端；由接收端的时域信号转为接收端的时频域信号；转换为接收端的时延多普勒域信号；采用自适应粒子群‑矢量化消息传递算法APSO‑VAMP迭代检测，以设定位置的误码率作为适应度函数，每一次迭代时矢量化消息传递算法的阻尼因子为训练参数，通过自适应粒子群算法训练得到最优阻尼因子参数；输入VAMP算法进行检测；本发明通过APSO算法训练出的参数，对比固定参数，能够减低误码率，检测性能有明显提升。

本发明授权基于粒子群算法训练的APSO-VAMP检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于粒子群算法训练的APSO-VAMP检测方法，其特征在于：包括以下步骤，S1、随机生成用户比特流，将比特流通过正交幅度调制QAM，产生时延多普勒域的输入信号；S2、将步骤S1产生的时延多普勒域的输入信号通过逆对称快速傅里叶变换IFFT，转换为发送端的时频域信号；S3、将步骤S2得到的发送端的时频域信号通过海森堡变换，转换为发送端的时域信号；S4、将步骤S3得到的发送端的时域信号由发送端通过无线信道发送给接收端；S5、对接收端的时域信号通过魏格纳变换，由接收端的时域信号转为接收端的时频域信号；S6、对步骤S5得到的接收端的时频域信号通过快速傅里叶变换FFT转换为接收端的时延多普勒域信号；S7、对步骤S6得到的接收端的时延多普勒域信号采用自适应粒子群-矢量化消息传递算法APSO-VAMP迭代检测，对于当前训练过程，以设定位置的误码率作为适应度函数，每一次迭代时矢量化消息传递算法即VAMP算法的阻尼因子为训练参数，通过自适应粒子群算法即APSO算法训练得到最优阻尼因子参数，将得到的最优阻尼因子参数输入VAMP算法进行检测；步骤S7中，将得到的最优阻尼因子参数输入VAMP算法进行检测，具体为，S71、初始化当前次数k=0，并初始化第0次迭代时的混合信号均值一与第0次迭代时的方差一；S72、计算第k次迭代的估计信号均值一： ，其中，为最小均方误差准则去噪器，为第k次迭代的混合信号均值一，为第k次迭代的方差一；S73、计算第k次迭代的对角阵一、第k次迭代的先验方差二、第k次迭代的先验均值二和第k次迭代的对角阵二： ， ， ， ，其中，Diag为对角函数，为最小均方误差准则去噪器的导数，σ为噪声频谱，H为信道状态信息，*为共轭转置；S74、计算第k次迭代的估计信号均值二、第k次迭代的对角阵的对角元素向量、第k+1次迭代的初始方差一与第k+1次迭代的初始混合信号均值一： ， ， ， ，其中，H为信道状态信息，*为共轭转置，为接收端的时延多普勒域信号，q为多普勒频率采样点，为延迟采样点，Diag为对角函数；S75、采用最优阻尼因子参数mes得到第k+1次迭代的方差一与第k+1次迭代的混合信号均值一： ， ；S76、令当前次数k=k+1，并输出第k次迭代的估计信号均值二，在当前次数k≤最大循环次数K时，返回步骤S72；在当前次数k＞最大循环次数K时，完成检测并结束循环。

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