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龍圖騰網獲悉北京郵電大學申請的專利高階調制的大規模MIMO系統下的深度學習信號檢測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：CN116505982B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202310496824.1，技術領域涉及：H04B7/0413；該發明授權高階調制的大規模MIMO系統下的深度學習信號檢測方法是由李立華;紀璇設計研發完成，并于2023-05-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本高階調制的大規模MIMO系統下的深度學習信號檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種高階調制的大規模MIMO系統下的深度學習信號檢測方法，是一種在高階調制下大規模多輸入多輸出mMIMO系統中，信道狀態信息CSI未知的情況下，基于深度學習DL技術的低復雜度的性能近似最優的信號檢測方案，在DeepSIC方案的基礎上，一方面引入殘差網絡ResNet以提高深層網絡信號檢測的性能，另一方面簡化網絡結構以降低計算復雜度，進而實現提升性能并降低復雜度的目的。由于不發送導頻信號，避免傳統方法中CSI必須已知的條件，且不需要假設特定的信道模型，實現CSI未知下的高精度的信號檢測，同時在提高性能的基礎上，降低信號檢測方案的計算復雜度。

本發明授權高階調制的大規模MIMO系統下的深度學習信號檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種高階調制的大規模MIMO系統下的深度學習信號檢測方法，其特征在于，在迭代軟干擾消除SIC算法展開的神經網絡DeepSIC的基礎上引入殘差網絡構建ResLight-DeepSIC信號檢測器，并包括以下步驟： S1、利用ResLight-DeepSIC信號檢測器生成條件分布的初始估計其中，是長度為Q的矢量，q為Q的索引值，即q＝1,2,...,Q，Q為等效實信號星座的星座點數；m為M的索引值，即m＝1,2,...,M，M為等效實發送信號向量s的符號個數；為第m個符號的條件分布向量的初始估計，等價表示為代表的含義是：將s中所有的符號smm＝1,2,...,M的條件分布向量初始化為長度為Q的矢量，其中該矢量為等概向量； S2、基于概率向量計算得到對應符號{sk}k≠m的軟符號和方差將輸入第一個線性層，其中，是一個長度為2的矢量；s、y分別表示M×1維等效實發送信號和N×1維等效實接收信號，l為L的索引值，即l＝1,2,...,L，其中L為檢測器的總層數； S3、對于用戶將和前一層概率向量輸入至ResLight-DeepSIC信號檢測器的第l,m個Res分類器，估計條件分布下的概率向量 S4、循環迭代直至收斂，由硬解碼得到估計信號

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