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龙图腾网恭喜四川九洲电器集团有限责任公司申请的专利一种基于深度层叠网络结构的信道估计方法、装置和设备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：CN120090903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510558746.2，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权一种基于深度层叠网络结构的信道估计方法、装置和设备是由陆炫宇;熊凌霜;陈龙;王婷婷;赵显文;李悦悦;黄凤翔设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度层叠网络结构的信道估计方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度层叠网络结构的信道估计方法、装置和设备，涉及通信技术领域，该方法首先通过1DCNN对输入数据进行局部特征提取，再利用LSTM对卷积输出的特征进行时序建模，同时为了进一步提升特征表示的能力，引入自注意力机制捕捉卷积输出特征中不同位置间的依赖关系；之后通过交叉注意力机制将LSTM输出与自注意力特征进行融合，形成更为丰富的多维特征表达；最后将融合后的多维特征表达、LSTM输出和自注意力特征进行拼接生成高维融合向量，并将其输入至DNN进行深度非线性映射，从而得到最终的信道估计结果。

本发明授权一种基于深度层叠网络结构的信道估计方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度层叠网络结构的信道估计方法，其特征在于，包括： 采用最小二乘信道估计方法对非连续谱OFDM通信系统进行初步信道估计，并对初步信道估计结果进行预处理；所述预处理包括：将复数形式的估计结果分离成实部和虚部，拼接构造出输入数据； 将预处理后的数据输入至预训练的深度层叠网络结构中进行优化和修正，得到修正数据；所述深度层叠网络结构包括1DCNN、LSTM、自注意力模块、交叉注意力模块、拼接模块和DNN；通过1DCNN对输入的数据进行局部特征提取并将提取的特征分别输入到LSTM和自注意力模块，通过LSTM对输入特征进行时序建模，并通过设置返回序列参数以保留序列信息，同时通过自注意力模块捕捉输入特征中不同位置间的依赖关系；通过交叉注意力模块将LSTM输出与自注意力模块输出进行融合，形成多维特征表达；多维特征表达与LSTM输出、自注意力模块输出通过拼接模块生成高维融合向量；高维融合向量输入至DNN进行深度非线性映射，得到修正数据； 将修正数据恢复成复数形式，得到修正后的信道估计结果。

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四川九洲电器集团有限责任公司，其通讯地址为：621000 四川省绵阳市科创园区九华路6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”。