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龙图腾网恭喜吉林大学;宜宾吉林大学研究院申请的专利一种面向非平稳工业互联网基于深度学习的NOMA信号检测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：CN115696417B 。

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：202211330140.6，技术领域涉及：H04W24/06；该发明授权一种面向非平稳工业互联网基于深度学习的NOMA信号检测方法是由赵琳琳;刘炫麟;王学军设计研发完成，并于2022-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向非平稳工业互联网基于深度学习的NOMA信号检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于无线通信系统多用户信号处理技术领域，具体涉及一种面向非平稳工业互联网基于深度学习的NOMA信号检测方法；考虑上层重传机制、设计了LSTM长短期记忆网络，以充分利用活跃终端集合的时间相关特性估计活跃终端集合，结合DNN深度神经网络和SIC串行干扰删除信号检测结构，提出了分层DNN结构，有效提高过载NOMA系统中多用户叠加信号检测的准确度。

本发明授权一种面向非平稳工业互联网基于深度学习的NOMA信号检测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向非平稳工业互联网基于深度学习的NOMA信号检测方法，其特征在于包括如下内容：步骤一，利用最大似然估计法检测非平稳点并估计平稳过程持续时间；具体为：将离散时域中点数为W的接收信号yn分解，得到M个基本模式分量c1,c2,…,cM以及剩余分量r，则接收信号yn为： 其中j＝1、2、…、M；n为接收信号离散时域取值，n＝1、2、…、W；对每个基本模式分量进行Hilbert变换，则将yn写为实数ajn与复数乘积的形式： 将接收信号的平稳度定义为： 其中接收信号yn的Hilbert谱H为： bj为第j个基本模式分量的频率，当信号频率等于ωj时，bj＝1；当信号频率不等于ωj时，bj＝0，ωj为与bj相关的频域中一实数；接收信号yn的平均边界谱B为： 平稳度DSω能够定量检测数据的平稳性：对于平稳过程，yn的Hilbert谱H不随时间变化，此时DSω＝0；如果DSω不为零，此时为非平稳时间点，随着DSω增大，信号的不平稳程度增强；记录DSω＝0的持续时间即平稳过程的持续时间，并选取平稳过程的持续时间中出现次数最多的时间段作为预测的下次平稳持续时间，故而根据平稳持续时间能够预测下一次非平稳点出现的时间；步骤二，构建一个由L个LSTM单元组成的LSTM单元串联网络；步骤三，1当接收信号yn处于平稳时间段中时，将接收信号作为LSTM单元串联网络的输入，并将L个LSTM单元的输出门的加权输出作为LSTM单元串联网络的整体输出，输出即各终端状态，故对第k个终端的状态Ωk则有： 其中l＝1.2.3…L，wl为第l个LSTM单元输出门的权重系数，为第k个终端的发送信号在LSTM单元串联网络中第l个LSTM单元的输出门的输出矢量；对于Ωk，如果Ωk的值大于0.5，则认为Ωk＝1，即终端k是活跃的；如果Ωk的值小于0.5，则认为Ωk＝0，即终端k是不活跃的，故得到活跃终端状态集合；2当接收信号yn处于非平稳点时，重新训练步骤二中建立的LSTM单元串联网络，再根据步骤1获取活跃终端状态集合；步骤四，采用基于深度神经网络的SIC信号检测方法对输入信号解调：将步骤三中所获得的所有活跃终端状态集合以及接收信号yn输入DNN信号检测器，DNN信号检测器对输入信息进行解调，并输出解调后的信号。

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