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龍圖騰網獲悉興唐通信科技有限公司;數據通信科學技術研究所;北京通和實益電信科學技術研究所有限公司申請的專利一種電力線載波通信系統脈沖噪聲抑制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：CN119602832B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510125079.9，技術領域涉及：H04B3/54；該發明授權一種電力線載波通信系統脈沖噪聲抑制方法是由王海霞;杜夏夏;劉希勝;馬維滔;馮甜甜;于松波設計研發完成，并于2025-01-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種電力線載波通信系統脈沖噪聲抑制方法在說明書摘要公布了：本發明涉及電力線數據通信技術領域，尤其涉及一種電力線載波通信系統脈沖噪聲抑制方法，所述方法應用于噪聲抑制系統，所述方法包括：建立與電力線載波通信系統的數字通信，基于所述數字通信獲取預設時間周期內的通信數據集；所述通信數據集包括預設時間周期內按照預設采集頻率所采集的數據點；每一數據點包括多個特征；基于所述通信數據集，建立通信特征集；通過所述通信特征集對預先設定的深度學習網絡模型進行優化，得到優化后的深度學習網絡模型；讀取當前的數據點，并將當前的數據點輸入至優化后的深度學習網絡模型獲取預測的配置參數；根據所述預測的配置參數對當前的數據點中的電力線載波信號進行噪聲抑制處理。

本發明授權一種電力線載波通信系統脈沖噪聲抑制方法在權利要求書中公布了：1.一種電力線載波通信系統脈沖噪聲抑制方法，其特征在于，所述方法應用于噪聲抑制系統，所述方法包括： 建立與電力線載波通信系統的數字通信，基于所述數字通信獲取預設時間周期內的通信數據集； 所述通信數據集包括預設時間周期內按照預設采集頻率所采集的數據點；每一數據點包括多個特征； 基于所述通信數據集，建立通信特征集； 通過所述通信特征集對預先設定的深度學習網絡模型進行優化，得到優化后的深度學習網絡模型； 其中，所述深度學習網絡模型包括深度學習網絡以及嵌入在深度學習網絡中用于在所述深度學習網絡模型訓練過程中對所述深度學習網絡進行優化的注意附加層； 讀取當前的數據點，并將當前的數據點輸入至優化后的深度學習網絡模型獲取預測的配置參數； 所述配置參數包括預編碼參數、自適應頻譜和子載波映射； 根據所述預測的配置參數對當前的數據點中的電力線載波信號進行噪聲抑制處理； 所述建立通信特征集，包括： 對所述通信數據集中的數據點進行預處理，得到預處理后的通信數據集； 基于預處理后的通信數據集中的特征，獲取相應的協方差矩陣； 對所述協方差矩陣進行特征值分解，得到多個數據組，其中每一數據組均包括一個特征值及其對應的特征向量； 在多個數據組中按照預先設定策略選擇N個特征值分別對應的特征向量，將預處理后的通信數據集中的每一數據點分別投影到篩選出的每一特征向量上，得到該數據點所對應的降維后的數據表示； 將預處理后的通信數據集中的所有數據點分別對應的降維后的數據表示組成通信特征集； 所述預處理后的通信數據集包括： 在所述通信數據集中篩選出時序衰減系數滿足預先設定閾值的數據點組成初始通信數據集； 在所述初始通信數據集中篩選出符合相似條件的數據點，并對其標記篩選標識； 采用階梯窗口，對初始通信數據集中帶有篩選標識的數據點進行趨勢適應分析，使得每一個帶有篩選標識的數據點得到對應的適應度分數； 從初始通信數據集中帶有篩選標識的數據點中篩選出適應度分數大于預先設定適應度值的數據點組成第一數據點集合； 根據所述第一數據點集合中的每一個數據點所對應的適應度分數和預先設定的可信度分數，獲取該數據點對應的綜合得分； 將第一數據點集合中綜合得分大于預定閾值的數據點以及與數據點一一對應的預設的配置參數組成預處理后的通信數據集； 適應度分數采用下式計算： ； ； 其中，帶有篩選標識的第i個數據點的適應度分數和其所對應的采集時間分別為和；帶有篩選標識的第i個數據點中信號強度的真實值和預測值分別為和；帶有篩選標識的第i個數據點中噪聲水平的真實值和預測值分別為和；帶有篩選標識的第i個數據點中信噪比的真實值和預測值分別為和；為預先設定的信號強度最大偏差值；為預先設定的噪聲水平最大偏差值；為預先設定的信噪比最大偏差值；為時間位置權重，表示帶有篩選標識的第i個數據點在階梯窗口內的重要性；為階梯窗口的中心時間點；為預先設定的參數值。

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