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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京郵電大學(xué)申請(qǐng)的專利一種期望傳播信號(hào)檢測(cè)優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116489051B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310535833.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L43/08；該發(fā)明授權(quán)一種期望傳播信號(hào)檢測(cè)優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由侯曉赟;王一晁;王慶堯;蔡嘉晨;曾至昊設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-05-12向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種期望傳播信號(hào)檢測(cè)優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種期望傳播信號(hào)檢測(cè)優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于信號(hào)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：利用預(yù)構(gòu)建的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，對(duì)預(yù)獲取的期望傳播算法進(jìn)行優(yōu)化，獲取改進(jìn)的期望傳播算法；將所述改進(jìn)的期望傳播算法運(yùn)用到預(yù)構(gòu)建的正交時(shí)頻空間系統(tǒng)模型中，進(jìn)行信號(hào)檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)期望傳播信號(hào)檢測(cè)優(yōu)化；其中，所述強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型為由演員?評(píng)論員算法模型改進(jìn)獲取的優(yōu)勢(shì)演員?評(píng)論員算法模型。該方法能夠提高信號(hào)檢測(cè)的穩(wěn)定性和可靠性。

本發(fā)明授權(quán)一種期望傳播信號(hào)檢測(cè)優(yōu)化方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種期望傳播信號(hào)檢測(cè)優(yōu)化方法，其特征在于，包括： 利用預(yù)構(gòu)建的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，對(duì)預(yù)獲取的期望傳播算法進(jìn)行優(yōu)化，獲取改進(jìn)的期望傳播算法； 將所述改進(jìn)的期望傳播算法運(yùn)用到預(yù)構(gòu)建的正交時(shí)頻空間系統(tǒng)模型中，進(jìn)行信號(hào)檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)期望傳播信號(hào)檢測(cè)優(yōu)化； 其中，所述強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型為由演員-評(píng)論員算法模型改進(jìn)獲取的優(yōu)勢(shì)演員-評(píng)論員算法模型； 利用優(yōu)勢(shì)演員-評(píng)論員算法模型，對(duì)預(yù)獲取的期望傳播算法進(jìn)行優(yōu)化，獲取改進(jìn)的期望傳播算法包括： 將期望傳播算法的信噪比、運(yùn)行速度和當(dāng)前迭代次數(shù)作為優(yōu)勢(shì)演員-評(píng)論員算法模型的狀態(tài)信息，將優(yōu)勢(shì)演員-評(píng)論員算法模型中的基線函數(shù)設(shè)為期望傳播算法使用固定阻尼因子時(shí)的信號(hào)檢測(cè)誤差值； 將期望傳播算法的每一次迭代作為一層網(wǎng)絡(luò)，并將每一層網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行串聯(lián)，獲取串聯(lián)網(wǎng)絡(luò)流圖； 在所述串聯(lián)網(wǎng)絡(luò)流圖的每一層內(nèi)相同位置加入訓(xùn)練參數(shù)、、，并將訓(xùn)練參數(shù)、、初始化為0、1、1； 結(jié)合所述狀態(tài)信息和基線函數(shù)，訓(xùn)練阻尼因子參數(shù)，并利用訓(xùn)練參數(shù)和加快期望傳播算法的收斂速度，以損失函數(shù)最小為目標(biāo)，采用批量梯度下降算法，在不同信號(hào)傳輸過(guò)程中對(duì)期望傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練，獲取改進(jìn)的期望傳播算法。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人南京郵電大學(xué)，其通訊地址為：210023 江蘇省南京市棲霞區(qū)文苑路9號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。