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龙图腾网恭喜中国人民解放军海军航空大学航空作战勤务学院申请的专利基于深度学习和四阶滞后矩谱的STBC-OFDM信号盲识别方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114298086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111442156.1，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于深度学习和四阶滞后矩谱的STBC-OFDM信号盲识别方法和装置是由闫文君;张聿远;凌青;张立民;王程昱设计研发完成，并于2021-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习和四阶滞后矩谱的STBC-OFDM信号盲识别方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提出了一种基于深度学习和四阶滞后矩谱的STBC‑OFDM信号盲识别方法，涉及信号盲识别技术领域，包括：计算接收信号的四阶滞后矩，并生成四阶滞后矩向量；采用二维矢量拼接将四阶滞后矩向量合并成四阶滞后矩谱；构建注意力引导多尺度扩张卷积网络，其中，注意力引导多尺度扩张卷积网络包括注意力引导多尺度扩张卷积模块、特征融合层、残差层，将四阶滞后矩谱输入注意力引导多尺度扩张卷积模块，输出多尺度引导特征，之后将多尺度引导特征输入特征融合层和残差层，并经由以softmax为激活函数的全连接层输出识别结果。本申请识别性能获得了显著的提升，对强干扰环境具有良好的适应性，并且本申请不需要信道、噪声等先验信息，较现有算法更适用于非协作通信。

本发明授权基于深度学习和四阶滞后矩谱的STBC-OFDM信号盲识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习和四阶滞后矩谱的STBC-OFDM信号盲识别方法，其特征在于，包括以下步骤：计算接收信号的四阶滞后矩，并生成四阶滞后矩向量；采用二维矢量拼接将所述四阶滞后矩向量合并成四阶滞后矩谱；构建注意力引导多尺度扩张卷积网络，将所述四阶滞后矩谱作为输入，输出识别结果，其中，所述注意力引导多尺度扩张卷积网络包括注意力引导多尺度扩张卷积模块、特征融合层、残差层，所述将所述四阶滞后矩谱作为输入，输出识别结果，包括：将所述四阶滞后矩谱输入注意力引导多尺度扩张卷积模块，输出多尺度引导特征，之后将所述多尺度引导特征输入特征融合层和残差层，并经由以softmax为激活函数的全连接层输出识别结果；其中，计算接收信号的四阶滞后矩，并生成四阶滞后矩向量，其中，所述四阶滞后矩表示为： 其中，对于第个接收天线上由个OFDM块组成的接收信号序列，定义表示在时延参数为时的四阶滞后矩，所述四阶滞后矩向量表示为： 其中，表示四阶滞后矩的均值；所述四阶滞后矩谱，表示为： 其中，表示第个四阶滞后矩向量。

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