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龙图腾网恭喜西华大学申请的专利一种用于AI赋能定时同步的神经网络轻量化设计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：CN114781612B 。

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：202210427080.3，技术领域涉及：G06N3/06；该发明授权一种用于AI赋能定时同步的神经网络轻量化设计方法是由卿朝进;唐书海;饶川贵;杨娜;蔡曦;张岷涛设计研发完成，并于2022-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于AI赋能定时同步的神经网络轻量化设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于AI赋能定时同步的神经网络轻量化设计方法，所述设计方法包括：根据定时同步训练序列的长度，设计卷积模块的初始层感受野参数，根据定时同步训练序列的保护间隔长度和初始层感受野参数，设计轻量化的汇聚层，根据定时同步训练序列的保护间隔长度和汇聚层感受野参数，设计轻量化的精炼层，实现网络轻量化的同时达到定时度量的精准化，最后，利用全连接模块输出定时同步偏移估计值。本发明可提高低处理延迟要求的无线网络和移动通信场景下的定时同步性能，与现有基于压缩感知的定时同步方法相比，其具有更低的复杂度，更高的定时同步精度以及更低的处理延迟。

本发明授权一种用于AI赋能定时同步的神经网络轻量化设计方法在权利要求书中公布了：1.一种用于AI赋能的定时同步的神经网络轻量化设计方法，其特征在于，针对低处理延迟要求的无线网络和移动通信场景，其包括：S1构建包括依次相连的卷积层模块和全连接层模块的卷积神经网络，所述卷积层模块包括依次拼接的初始层、汇聚层和精炼层，其中，所述初始层包括第一参数识别单元、第一参数初始化单元和第一卷积层，所述汇聚层包括第二参数初始化单元和第二卷积层，所述精炼层包括第三参数初始化单元和第三卷积层，各卷积层之间采用级联的连接方式；所述全连接层模块包括含有τmax+1个输出神经元结点的全连接层和采用softmax激活函数的输出层，其中τmax表示通过实际测量得到最大可能传播时延；S2根据定时同步训练序列的长度N和调谐参数k、及通过所述第一参数识别单元获得的该定时同步训练序列对应的接收并堆栈存储的信号y的输入特征个数K，设计所述初始层的感受野参数；S3根据针对所述同步训练序列设置的定时同步保护间隔G、所述调谐参数k、所述初始层第一参数识别单元得到的输入特征个数K及所述初始层的感受野参数，设计所述汇聚层的感受野参数；S4根据所述定时同步保护间隔G、所述调谐参数k、及所述汇聚层的感受野参数，设计所述精炼层的感受野参数；S5根据所述初始层的感受野参数、所述汇聚层的感受野参数、所述精炼层的感受野参数确定所述卷积层模块，所得卷积神经网络即为可实现AI赋能定时同步的轻量化卷积神经网络；其中，所述感受野参数包括卷积核大小和卷积核个数。

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