上海工程技術大學李新增獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉上海工程技術大學申請的專利信號檢測及模型訓練方法、裝置、設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113971430B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110675785.2，技術領域涉及：G06F18/214；該發明授權信號檢測及模型訓練方法、裝置、設備及存儲介質是由李新增;金婕;馬天鳴;張嘉設計研發完成，并于2021-06-21向國家知識產權局提交的專利申請。
本信號檢測及模型訓練方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明提供一種信號檢測及模型訓練方法、裝置、設備及存儲介質，該方法包括：對接收信號進行解調獲得對應的解調數據；對所述解調數據提取實部和虛部，形成所述解調數據對應的實數數據；將所述實數數據輸入到預先訓練獲得的目標深度學習網絡模型，獲得輸出結果；根據所述輸出結果，獲得原始發送信號的檢測結果。本發明通過采用深度學習網絡模型進行信道估計與均衡，自適應地學習通信信道狀態信息，避免虛部干擾影響，有效提高信號檢測的準確性。
本發明授權信號檢測及模型訓練方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種信號檢測方法，其特征在于，包括： 對接收信號進行解調獲得對應的解調數據； 對所述解調數據提取實部和虛部，形成所述解調數據對應的實數數據； 將所述實數數據輸入到預先訓練獲得的目標深度學習網絡模型，獲得輸出結果； 根據所述輸出結果，獲得原始發送信號的檢測結果； 所述信號檢測方法適用于多種場景切換的FBMC通信系統中， 所述信號檢測方法還包括：對于不同場景的信道，預先訓練獲得與場景信道對應的LSTM參數的網絡模型； 相應地，所述將所述實數數據輸入到預先訓練獲得的目標深度學習網絡模型，具體包括：獲取當前傳輸信號的目標信道的特征數據；將所述目標信道的特征數據輸入到訓練好的信道分類模型，獲得所述目標信道的場景類型，所述信道分類模型為深度神經網絡模型；根據所述目標信道的場景類型獲取對應的目標LSTM參數；將基于所述目標LSTM參數的網絡模型作為所述目標LSTM網絡模型。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人上海工程技術大學，其通訊地址為：201620 上海市松江區龍騰路333號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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