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龍圖騰網(wǎng)恭喜長光衛(wèi)星技術(shù)股份有限公司申請的專利基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字預(yù)失真器模型設(shè)計方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119892571B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510363953.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L25/49；該發(fā)明授權(quán)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字預(yù)失真器模型設(shè)計方法是由張軒宇;趙博;邢斯瑞設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-03-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字預(yù)失真器模型設(shè)計方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于衛(wèi)星通信傳輸中數(shù)字預(yù)失真技術(shù)領(lǐng)域，針對現(xiàn)有數(shù)字預(yù)失真算法缺乏有效信息的利用以及相位偏移的技術(shù)問題，提出“基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字預(yù)失真器模型設(shè)計方法”，結(jié)合通信數(shù)據(jù)的幅度相位和正交同相分路的隔離和交互特征，在LSTM模型的基礎(chǔ)上設(shè)計了一種集合向量分解和多專家判決的數(shù)字預(yù)失真器模型，綜合考慮同相正交分量和幅度相位信息，通過向量拼接模塊將原始失真信號和相位恢復(fù)信號進(jìn)行跨層拼接，學(xué)習(xí)不同特征之間的隔離和交互作用。

本發(fā)明授權(quán)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字預(yù)失真器模型設(shè)計方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字預(yù)失真器模型設(shè)計方法，其特征在于，預(yù)失真器模型包括幅度學(xué)習(xí)模塊、相位計算模塊、相位恢復(fù)模塊、向量拼接模塊、多專家網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模塊和融合判決模塊； 輸入數(shù)據(jù)獲取后以幅度和相位分解失真信號，輸入到幅度學(xué)習(xí)模塊進(jìn)行幅度學(xué)習(xí)輸出幅度學(xué)習(xí)信號以及輸入到相位計算模塊通過使用正弦和余弦函數(shù)進(jìn)行處理，分別生成同相路和正交路的相位信息信號；將所述幅度學(xué)習(xí)信號和所述相位信息信號輸入至相位恢復(fù)模塊通過線性變換并和同相路、正交路相位信號相乘輸出相位恢復(fù)信號，所述相位恢復(fù)信號與失真信號輸入向量拼接模塊，在特征維度進(jìn)行拼接輸出拼接信號，所述拼接信號輸入到多專家網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模塊，通過計算輸出多專家判決信號，所述多專家判決信號輸入至融合判決模塊，輸出最終判決信號； 所述幅度學(xué)習(xí)模塊包括門控機(jī)制和細(xì)胞記憶單元，分解后的失真信號經(jīng)過門控機(jī)制和循環(huán)計算更新細(xì)胞記憶單元和分解信號自身隱藏層狀態(tài)，當(dāng)循環(huán)計算結(jié)束后輸出幅度學(xué)習(xí)信號；所述門控機(jī)制包括遺忘門f、輸入門i以及輸出門o，具體計算公式如下： ， ：遺忘門的激活值，定義1表示完全保留，0表示完全丟棄； ：Sigmoid激活函數(shù)； ：遺忘門的權(quán)重和偏置； ：上一時刻的隱藏狀態(tài)； ：當(dāng)前時刻的輸入； ， ：輸入門的激活值； ：輸入門的權(quán)重和偏置； ， ：輸出門的激活值； ：輸出門的權(quán)重和偏置； ， ：當(dāng)前時刻細(xì)胞記憶單元狀態(tài)； ：上一時刻細(xì)胞記憶單元狀態(tài)； ：當(dāng)前時刻候選記憶； ， （）為雙曲正切函數(shù)； 、：細(xì)胞記憶單元的權(quán)重和偏置； ， ：當(dāng)前時刻的隱藏狀態(tài)； 所述多專家網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模塊接收所述拼接信號，通過各通道專家網(wǎng)絡(luò)分別專注學(xué)習(xí)正交分路、特征交互分路以及同相分路，對應(yīng)輸出正交分路信號、特征交互分路信號以及同相分路信號； 所述融合判決模塊通過接收正交分路信號、同相分路信號和特征交互分路信號，加權(quán)融合方式進(jìn)行特征融合，輸出最終判決信號；搭建預(yù)失真器模型后并進(jìn)行迭代訓(xùn)練得到最終的VDMOE模型。

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