買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜廣東工業大學申請的專利一種先驗缺失場景下的迭代信號檢測方法及系統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：CN119094062B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02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：202411384415.3，技術領域涉及：H04B17/391；該發明授權一種先驗缺失場景下的迭代信號檢測方法及系統是由梁志毅;張浩川設計研發完成，并于2024-09-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種先驗缺失場景下的迭代信號檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種先驗缺失場景下的迭代信號檢測方法及系統，涉及無線通信的技術領域。所述方法包括以下步驟：獲取多輸入多輸出系統中的通信信號；基于所述通信信號，提取通信信號在先驗分布場景下的初始估計；對通信信號及其在先驗分布場景下的初始估計進行迭代精確化處理，得到關于通信信號和先驗分布的最終估計，完成迭代信號檢測。提供本發明所提的方法及系統，能夠有效地建模單一的概率分布模型，且該模型適用于稠密先驗的場景、模型的概率分布范圍更廣，同時有效提高信號檢測的精度。

本發明授權一種先驗缺失場景下的迭代信號檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種先驗缺失場景下的迭代信號檢測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：獲取多輸入多輸出系統中的通信信號；基于所述通信信號，提取通信信號在先驗分布場景下的初始估計；對通信信號及其在先驗分布場景下的初始估計進行迭代精確化處理，得到關于通信信號和先驗分布的最終估計，完成迭代信號檢測；提取通信信號在先驗分布場景下的初始估計的過程包括：線性均衡模塊采用線性均衡器提取通信信號的初始估計；基于提取得到的通信信號的初始估計，線性均衡模塊提取通信信號在先驗分布場景下的初始估計；線性均衡模塊采用零強制均衡法提取通信信號的初始估計，表達式為： 其中，H*表示對信道矩陣H取共軛轉置后的矩陣，y表示接收信號；線性均衡模塊采用最小均方誤差均衡法提取通信信號的初始估計，表達式為： 其中，σ2表示信道的噪聲方差，I表示元素全為1的向量，H*表示對信道矩陣H取共軛轉置后的矩陣，y表示接收信號；線性均衡模塊采用分箱建模法提取通信信號在先驗分布場景下的初始估計，過程包括：查找向量的最小值和最大值定義合適間距并創建等距網格集合，表達式為： 設集合長度為R，則表達式為：再設定長度為R的向量其中是來自向量的元素落在以為中心的窗格區域的樣本數目，表達式為： 計數向量在U個類別上遵循概率向量為fZF，試驗次數為N的多項分布，表達式為： 得到零強制均衡法下，fZF在先驗分布場景下的初始估計，表達式為： 基于零強制均衡法下得到的在先驗分布場景下的初始估計，得到在最小均方誤差均衡法下，fMMSE在先驗分布場景下的初始估計，表達式為： 其中，表示基于零強制均衡法提取得到的通信信號在先驗分布場景下的初始估計，表示基于最小均方誤差均衡法提取得到的通信信號在先驗分布場景下的初始估計，表示在零強制均衡法下的初始估計值，表示在最小均方誤差均衡法下的初始估計值；對通信信號及其在先驗分布場景下的初始估計進行迭代精確化處理的過程包括：將通信信號及其在先驗分布場景下的初始估計輸入迭代降噪模塊與先驗估計模塊；迭代降噪模塊對通信信號及其在先驗分布場景下的初始估計進行迭代降噪，先驗估計模塊對降噪后的通信信號及其在先驗分布場景下的初始估計進行反卷積，迭代學習更為精確的關于信號先驗分布的估計；迭代降噪模塊對通信信號及其在先驗分布場景下的初始估計進行若干輪次迭代降噪；先驗估計模塊采用經驗貝葉斯反卷積方法對降噪后的通信信號進行先驗估計，表達式為： 設置損失函數對迭代精確化過程中的多輸入多輸出系統模型進行優化，當損失函數收斂或當預設的迭代輪次結束時，得到能夠在先驗缺失場景下進行迭代信號檢測的多輸入多輸出系統模型；多輸入多輸出系統模型輸出并獲取信號的最終估計和先驗分布的最終估計pTx；其中，均表示迭代過程中線性運算的中間變量，下標a表示長度為M的向量的第a個元素，下標i表示長度為n的向量的第i個元素，Hai表示矩陣H的第a行i列的元素，t＝1...T表示迭代的次數，函數η·和θ·的意思是取后驗分布的均值和方差，和分別表示后驗分布的均值和方差，表示執行基于貝葉斯反卷積的自由度為dof的先驗估計，ya表示接收信號y的第a個元素；先驗估計模塊采用經驗貝葉斯反卷積方法對降噪后的通信信號進行先驗估計的過程包括：設在大維度系統中的標量狀態演化方程表達式為： 其中，為方程中對應的隨機變量；ε是均值為0，方差為的高斯隨機變量，X是服從于真實分布gx的隨機變量；設卷積式表達式為： 其中，為觀測值的經驗分布，為高斯形式的轉移概率；對反卷積過程中的信號的虛部與實部分開處理，具體過程為：A：給定固定間隔的星座點取值空間B：對執行分箱建模，得到觀測空間計數向量在S個類別上遵循概率向量為試驗次數為N的多項分布，表達式為： C：先驗估計模塊設gx是上的指數族分布，采用離散公式表示為： 構建維度為S×L的轉移矩陣P，矩陣元素為轉移概率，表達式為： 使得卷積關系可以簡化為矩陣乘法使可以簡易地表示為關于α的函數；得到的對數似然函數為： 其中定義： 令Ws為L維向量，即Wsα＝[ws1α,ws2α,...,wsLα]T；得到關于α的評分函數為： 其中，α的最大似然估計通過數值最大化lα或者求解矩陣方程得到，代入回得到先驗分布的估計px；其中，Q表示維度為L×dof的結構矩陣，使用自然樣條基函數生成，表示Q的第j行向量；dof表示未知向量α的維度；1表示長度為L的全1向量，1vα用于確保概率歸一化。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣東工業大學，其通訊地址為：510080 廣東省廣州市越秀區東風東路729號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。