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龙图腾网恭喜鹏城实验室申请的专利稀疏信道估计方法、装置、设备及存储介质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：CN116260684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202310331282.2，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权稀疏信道估计方法、装置、设备及存储介质是由陈建侨;陈昊;刘龙;马楠;许晓东;张平设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本稀疏信道估计方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于无线通信技术领域，公开了一种稀疏信道估计方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：将待处理信号输入角度重采样网络得到多个采样角度；根据采样角度构建待处理信号的稀疏信道表示字典；将稀疏信道表示字典与待处理信号输入深度展开神经网络，通过待处理信号、稀疏信道表示字典以及深度展开神经网络中预先训练好的可学习参数得到待处理信号的稀疏信道估计值；本发明通过重采样自适应确定贴近真实到达角的采样角度，并以此为基础构造信道角度域稀疏信道表示字典，实现更有效的信道稀疏表示，深度展开学习网络基于信道角度域稀疏信道表示字典快速收敛得到更准确的信道估计值，解决了在采用大带宽和高维天线阵列的基础上难以高效进行稀疏信道估计的技术问题。

本发明授权稀疏信道估计方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种稀疏信道估计方法，其特征在于，所述稀疏信道估计方法包括：将待处理信号输入角度重采样网络得到多个采样角度；根据所述采样角度构建所述待处理信号的稀疏信道表示字典；将多个训练信号以及所述稀疏信道表示字典输入初始深度展开神经网络，得到多个稀疏信道训练值；根据所述稀疏信道训练值计算所述训练信号的估计信道矩阵；根据所述训练信号的数量以及所述估计信道矩阵构建特征损失函数；根据所述特征损失函数对所述初始深度展开神经网络的可学习参数进行优化，得到深度展开神经网络；将所述稀疏信道表示字典与所述待处理信号输入深度展开神经网络，所述深度展开神经网络包括多个级联层；根据所述稀疏信道表示字典、所述待处理信号以及当前级联层的稀疏信道估计值、可学习参数和待估计参数计算下一级联层的稀疏信道估计值，所述待估计参数包括高斯白噪声参数、稀疏信道估计值以及高斯先验分布参数；在下一级联层为预设级联层时，将下一级联层的稀疏信道估计值作为所述待处理信号的稀疏信道估计值；所述根据所述稀疏信道表示字典、所述待处理信号以及当前级联层的稀疏信道估计值、可学习参数和待估计参数计算下一级联层的稀疏信道估计值，包括：根据所述稀疏信道表示字典、所述待处理信号以及上一级联层的可学习参数、高斯白噪声参数、高斯先验分布参数和稀疏信道估计值计算当前级联层的稀疏信道估计值；根据当前级联层的高斯后验分布参数、稀疏信道估计值计算当前级联层的高斯先验分布参数；根据稀疏信道表示字典、待处理信号、当前级联层的稀疏信道估计值、上一级联层的学习参数、稀疏信道估计值、高斯后验分布参数计算当前级联层的高斯白噪声参数；根据所述稀疏信道表示字典、所述待处理信号以及当前级联层的可学习参数、高斯白噪声参数、高斯先验分布参数和稀疏信道估计值计算下一级联层的稀疏信道估计值。

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