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龍圖騰網獲悉西安電子科技大學申請的專利一種自組織網絡擬神經信道編譯碼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：CN119232923B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202411284730.9，技術領域涉及：H04N19/10；該發明授權一種自組織網絡擬神經信道編譯碼方法是由楊思琦;孫行健;史琰;李浩然;盛敏;李建東;文娟設計研發完成，并于2024-09-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種自組織網絡擬神經信道編譯碼方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種自組織網絡擬神經信道編譯碼方法，主要解決現有技術中多徑衰落嚴重、節點管控困難以及信道編譯碼復雜度高的問題。方案包括：1由一個前端節點、三個中繼節點及一個控制端節點構建多跳自組織擬神經網絡，并在網絡中嵌入空時編碼模塊；2輸入導頻圖像至網絡前端節點，對擬神經網絡進行信號前向傳輸與梯度反向更新訓練，動態更新節點的權重參數；3將更新后的節點權重參數加載至擬神經網絡，獲取訓練好的網絡；4利用訓練好的網絡實現圖像端到端傳輸。本發明采用擬神經網絡的訓練過程代替空時分組編碼的最大似然譯碼過程，能夠在有效降低接收端譯碼模塊設計復雜度的同時，減小譯碼誤差，提高圖像傳輸的可靠性。

本發明授權一種自組織網絡擬神經信道編譯碼方法在權利要求書中公布了：1.一種自組織網絡擬神經信道編譯碼方法，其特征在于，包括如下步驟： 1由前端節點層、中繼節點層及控制端節點層構建多跳自組織擬神經網絡，其中所述前端節點層含有一個前端節點，中繼節點層含有三個固定的中繼節點，控制端節點層含有一個控制中心節點； 2將原始導頻圖像輸入至多跳自組織擬神經網絡中，設定最大迭代次數為T、誤差閾值為η、學習率α，對網絡進行訓練； 3初始化多跳自組織擬神經網絡的相關參數，并初始化當前迭代次數t＝1； 4前端節點接收原始導頻圖像信號，并根據前端節點權重參數對原始導頻圖像信號進行自適應處理、通道拆分，然后將處理后的信號分別經各通道廣播至中繼節點層； 5中繼節點層接收來自前端節點的各通道導頻圖像信號，根據中繼節點權重參數進行自適應處理，對處理后的信號進行空時分組編碼，并通過多個時隙廣播至控制中心節點； 6控制中心節點接收到來自各個時隙的編碼信號，對所有編碼信號進行信號合并處理，并根據控制中心節點權重參數對合并信號進行自適應處理、通道合成操作，將接收到的編碼信號恢復成圖像信號，即獲得接收圖像信號； 7對原始導頻圖像信號與接收圖像信號按對應位置的像素計算傳輸誤差，并判斷傳輸誤差是否小于預設的誤差閾值；若小于，直接執行步驟9，反之，則繼續執行步驟8； 8對梯度誤差進行從控制中心節點經中繼節點層到前端節點的反向傳播，更新各個節點處的權重參數，并判斷當前迭代次數t是否等于T；若等于，執行步驟9；反之，對t加1后返回執行步驟4； 9加載當前神經網絡權重參數作為多跳自組織擬神經網絡的傳輸權重，并利用該網絡對待傳圖像進行傳輸。

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