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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种自编码器的星地信道检测带宽延展方法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：CN120017147B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510501165.5，技术领域涉及：H04B7/185；该发明授权一种自编码器的星地信道检测带宽延展方法是由宋金鹏;张富凯;李曜宇;高森;卜祥元;曾捷设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自编码器的星地信道检测带宽延展方法在说明书摘要公布了：本发明涉及信号检测技术领域，特别涉及一种自编码器的星地信道检测带宽延展方法。方法包括：对时域数据信号进行预处理，得到功率谱密度数据；利用预设的频谱预测网络模型，提取功率谱密度数据的功率谱密度特征，其中，预设的频谱预测网络模型由宽带数据训练全连接神经网络得到；基于功率谱密度特征，利用预设的频谱预测网络模型，预测并补全残余频谱信号中缺失的部分，恢复原始频谱形状。由此，通过在离线训练中学习宽带数据的频谱，并在提取频谱特征后，利用全连接神经网络实现残余频谱检测以及频谱预测补全，解决了现有技术受限于ADC接收采样速率、宽带分辨率等因素而导致频谱预测结果不准确的问题，提升频谱预测精度。

本发明授权一种自编码器的星地信道检测带宽延展方法在权利要求书中公布了：1.一种自编码器的星地信道检测带宽延展方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取时域数据信号，并对所述时域数据信号进行预处理，得到功率谱密度数据； 利用预设的频谱预测网络模型，提取所述功率谱密度数据的功率谱密度特征，其中，所述预设的频谱预测网络模型由宽带数据训练全连接神经网络得到； 基于所述功率谱密度特征，利用所述预设的频谱预测网络模型，预测并补全残余频谱信号中缺失的部分，恢复原始频谱形状； 其中，在利用所述预设的频谱预测网络模型，提取所述功率谱密度数据的功率谱密度特征之前，还包括：获取所述宽带数据，并利用所述宽带数据构建训练测试样本数据组，其中，所述宽带数据利用模数转换器ADC采样得到，对所述训练测试样本数据组进行预处理，并基于预处理后的训练测试样本数据组得到训练集和验证集，基于预设的损失函数，利用所述训练集对所述全连接神经网络进行训练得到初始神经网络模型，并利用所述验证集验证所述初始神经网络模型，直到所述初始神经网络模型满足预设标准，结束对所述全连接神经网络的迭代训练得到所述预设的频谱预测网络模型，否则调整模型参数后继续迭代训练； 其中，所述对所述训练测试样本数据组进行预处理，并基于预处理后的训练测试样本数据组得到训练集和验证集，包括：将所述训练测试样本数据组分为低速ADC采样宽带数据和对应时刻的高速ADC采样宽带数据，基于预设帧长和预设步长，分别对所述低速ADC采样宽带数据和所述对应时刻的高速ADC采样宽带数据进行分段处理，将分段处理后的低速ADC采样宽带数据作为训练数据，且分段处理后的高速ADC采样宽带数据作为验证数据，分别对所述训练数据和所述验证数据中的每个数据组的每行数据进行长度为第一预设长度的快速傅里叶变换处理，得到宽带频谱，将所述宽带频谱取模值，得到功率谱密度估计结果，将所述功率谱密度估计结果以第二预设长度为间隔进行划分，得到所述训练集和所述验证集。

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