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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利基于非自回歸Transformer的4電平脈沖幅度調制高速發送器建模方法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：CN118966127B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202410980102.8，技術領域涉及：G06F30/39；該發明授權基于非自回歸Transformer的4電平脈沖幅度調制高速發送器建模方法是由卓成;孫凇昱;董曉設計研發完成，并于2024-07-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于非自回歸Transformer的4電平脈沖幅度調制高速發送器建模方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于非自回歸Transformer的4電平脈沖幅度調制高速發送器建模方法。該方法通過建立一個編碼器?解碼器架構的深度學習模型，來預測4電平脈沖幅度調制發送器的行為。編碼器通過處理無序的非序列輸入，包括輸入信號參數及鏈路參數，生成上下文向量傳入解碼器中。解碼器結合編碼器生成的上下文向量和發送器輸出信號序列，對序列中每個點逐個生成類別概率分布。通過隨機掩碼策略對模型進行訓練，使用非自回歸解碼與濾波的方式進行推理，模型能夠并行預測輸出序列，并進行一次濾波過程以預測輸出信號。與傳統仿真方法相比，本發明實現了顯著的加速效果，在處理多鏈路系統時尤為明顯。

本發明授權基于非自回歸Transformer的4電平脈沖幅度調制高速發送器建模方法在權利要求書中公布了：1.一種基于非自回歸Transformer的4電平脈沖幅度調制高速發送器建模方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 步驟1，通過電路仿真獲取訓練數據：在不同鏈路參數下輸入不同PAM4信號，獲得發送器電路輸出信號作為訓練數據； 步驟2，建立基于Transformer的深度學習模型：建立一個采用編碼器-解碼器架構的深度學習模型，包括一個非序列編碼器和一個Transformer序列解碼器； 步驟3，基于隨機掩碼的模型訓練：對于給定長度的輸入信號，輸出信號序列的長度預先確定，且不隨輸入變化，采用隨機掩碼的策略對深度學習模型進行訓練，使模型具有預測掩碼位置元素的能力； 步驟4，基于非自回歸解碼與濾波的模型推理：對深度模型輸入鏈路參數、受干擾鏈路輸入信號，輸入K＝0，經過非自回歸解碼與濾波得到該組鏈路參數和本身輸入信號下的本征輸出信號；然后對于所有其他干擾鏈路，分別輸入鏈路參數、干擾鏈路輸入信號，輸入K＝1，經過非自回歸解碼與濾波得到該組鏈路參數和干擾輸入信號下的串擾輸出信號；將本征輸出信號與所有其他串擾輸出信號相累加，得到多通信鏈路中發送器受其他信號串擾的輸出信號。

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浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866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”。