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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利一种适用于时频双选信道的OFDM智能传输方法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：CN115695102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202211386272.0，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权一种适用于时频双选信道的OFDM智能传输方法是由沈弘;林琪;赵春明设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于时频双选信道的OFDM智能传输方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于时频双选信道的OFDM智能传输方法，该方法针对时频双选信道下的OFDM系统，主要包括如下步骤：1根据时频双选信道模型生成用于训练神经网络的信道数据集；2搭建线性神经网络，利用步骤1生成的信道数据训练网络权重，得到用于OFDM信号传输的发射和接收均衡矩阵，其中发射均衡矩阵满足发射端功率约束条件；3将该对均衡矩阵分别作用于OFDM系统的发射端和接收端；4接收端再利用等效信道矩阵的对角元进行单子载波均衡，从而恢复各子载波上的发射符号。本发明能够逼近最优子载波联合线性均衡性能，并能够显著降低最优子载波联合线性均衡的计算复杂度，利于工程实现。

本发明授权一种适用于时频双选信道的OFDM智能传输方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于时频双选信道的OFDM智能传输方法，其特征在于：包括如下步骤：1根据时频双选信道模型生成用于训练神经网络的信道数据集；2搭建线性神经网络，利用步骤1生成的信道数据训练网络权重，得到用于OFDM信号传输的发射和接收均衡矩阵，其中发射均衡矩阵满足发射端功率约束条件；3将发射和接收均衡矩阵分别作用于OFDM系统的发射端和接收端；4接收端再利用等效信道矩阵的对角元进行单子载波均衡，从而恢复各子载波上的发射符号；所述步骤1中，信道数据集为双选信道模型生成的一组反映双选信道衰落特性的信道矩阵组成，其中N为子载波数；所述步骤2中，线性神经网络的输入为双选信道矩阵H，输出为均衡矩阵作用后的等效信道矩阵Heff＝QRHPT，其中发射均衡矩阵PT和接收均衡矩阵QR为神经网络可训练参数且在训练完成后由网络权重得到，且发射均衡矩阵PT满足发射端功率约束条件，即其中‖·‖F表示Frobenius范数，Pmax表示最大发射功率；所述步骤2中，线性神经网络由两个单层的线性网络组成，用于发射端均衡的单层线性网络的权重为发射端均衡矩阵PT，用于接收端均衡的单层线性网络的权重为接收端均衡矩阵QR，整个网络的输出为等效信道矩阵Heff＝QRHPT，参与非监督学习策略下的网络训练，双选信道矩阵H为线性神经网络的输入；所述步骤2中，采用如下训练目标进行网络训练：训练目标为：最小化其中，表示对信道数据求期望，N为子载波数，|·|表示复数模值，Hk,k和Hk,m分别表示等效信道矩阵Heff的第k个对角元和第k行第m列的元素，分别对应于OFDM第k个子载波上的信道增益和第k个子载波与第m个子载波之间的干扰信道增益。

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