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龍圖騰網獲悉武漢大學;烽火通信科技股份有限公司申請的專利一種信道狀態干擾檢測的信道狀態信息重建方法及系統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：CN118972008B 。

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：202410875619.0，技術領域涉及：H04B17/345；該發明授權一種信道狀態干擾檢測的信道狀態信息重建方法及系統是由王炳軒;陳琪美;曾軍;沈瓊霞;王志軍;張志本;李明;江昊設計研發完成，并于2024-07-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種信道狀態干擾檢測的信道狀態信息重建方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提出了一種信道狀態干擾檢測的信道狀態信息重建方法及系統。本發明根據采集的信道狀態信息生成有效的特征嵌入；使用擴散模型生成缺失位置的信道狀態信息數據；根據所述高采樣率信道狀態信息數據計算譜相關函數，并進行干擾檢測。本發明解決了現有技術中低采樣WiFi信道狀態信息重建技術準確率低，且未充分考慮信道狀態信息干擾檢測任務特征，導致WiFi信道狀態信息無法直接用于射頻干擾檢測的問題，提升了信道狀態信息重建效果和干擾檢測準確率。

本發明授權一種信道狀態干擾檢測的信道狀態信息重建方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種信道狀態干擾檢測的信道狀態信息重建方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：根據采集的信道狀態信息生成有效的特征嵌入，所述信道狀態信息數據為WiFi信號接收端采集的低采樣率信道狀態信息數據； 步驟2：使用擴散模型生成缺失位置的信道狀態信息數據，所述缺失位置的信道狀態信息數據和所述低采樣率信道狀態信息數據共同組成重建的高采樣率信道狀態信息數據； 步驟3：根據所述高采樣率信道狀態信息數據計算譜相關函數，并進行干擾檢測； 時序特征提取單元、頻域特征提取單元、交叉融合單元、掩膜融合單元、神經網絡采用自監督的方式進行端到端訓練，具體步驟包括： 步驟2.1：采集高采樣率的信道狀態信息作為訓練數據，在[10％,90％]范圍內隨機選取丟失率γ，生成掩膜m∈{0,1}F×T×C，其中γ×T個時刻的值為0，其余值為1，則低采樣信道狀態信息數據X0＝Xhigh⊙m； 步驟2.2：根據特征嵌入模塊計算特征嵌入Scondition； 步驟2.3：隨機采樣擴散時間步t，生成隨機的高斯噪聲 將所述高斯噪聲添加到Xhigh中得到 其中，表示∈的每個分量獨立同分布且遵循均值為0，方差為1的高斯分布，I為單位矩陣； 其中，βi為第i步的噪聲水平，為掩膜m按位取反，⊙為元素按位相乘； 步驟2.4：根據當前時間步嵌入，通過神經網絡計算預測的噪聲 步驟2.5：計算損失并采用梯度下降法更新所述特征嵌入模塊和數據生成模塊的模型參數； 所述為噪聲預測損失，其計算表達式為 ∈為步驟2.3中添加的高斯噪聲，‖*‖2為L2范數 所述為循環譜損失，其計算表達式為 其中，和分別為的譜相關函數和的譜相關函數，X′high和X′out分別為所述高采樣率信道狀態信息Xhigh和所述數據生成模塊去噪重建信道狀態信息Xout根據實部和虛部數據組成的復數矩陣，α為循環頻率； 所述譜相關函數 其中，X′high*表示對X′high的每個元素進行共軛操作，X′out*表示對X′out的每個元素進行共軛操作； 其中，X′high[k,1:T,1]表示取X′high的第k個子載波的第1～T時刻的第1個收發天線對的數據，X′high*[k-α,1:T,1]表示取X′high*的第k-α個子載波的第1～T時刻的第1個收發天線對的數據，X′out[k,1:T,1]表示取X′out的第k個子載波的第1～T時刻的第1個收發天線對的數據，X′out*[k-α,1:T,1]表示取X′out*的第k-α個子載波的第1～T時刻的第1個收發天線對的數據； 步驟2.6：重復步驟2.2～步驟2.5，直至訓練完成。

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武漢大學;烽火通信科技股份有限公司，其通訊地址為：430072 湖北省武漢市武昌區八一路299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”。