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龙图腾网获悉济南博赛网络技术有限公司申请的专利一种基于深度神经网络的星闪通信信号增强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：CN120128284B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510599566.9，技术领域涉及：H04B17/336；该发明授权一种基于深度神经网络的星闪通信信号增强方法是由王彦磊;徐兴强;杨华伟;李康康;员志超;连剑;董良设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度神经网络的星闪通信信号增强方法在说明书摘要公布了：本发明属于工业数据处理领域，尤其涉及一种基于深度神经网络的星闪通信信号增强方法。该方法先利用分布式星闪节点采集信号样本并收集相关指标；接着构建改进残差递归神经网络模型，通过预处理、引入门控残差单元、多层堆叠网络及多尺度特征融合来增强信号；然后基于峰值信噪比、均方误差和结构相似性指数量化评估增强效果；对不达标信号构建强化学习环境优化，以信号质量指标为状态，网络参数调整为动作，按特定策略训练和更新Q值函数。本发明解决了传统方法特征冗余、信息丢失、梯度问题及适应性差等不足，能有效保留信号特征、抑制噪声、提高重建精度，实现自适应增强，提升了增强效果的鲁棒性和泛化能力。

本发明授权一种基于深度神经网络的星闪通信信号增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的星闪通信信号增强方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、首先采用分布式星闪节点采集信号样本，收集信号的信噪比、时延、误码率； S2、构建改进残差递归神经网络的信号增强模型； S3、对增强后的信号与预期的信号标准进行对比分析，量化评估信号增强的效果； S4、构建强化学习环境，对不满足量化评估的信号进行增强优化，具体实现为： S41、首先将信号增强过程抽象为一个强化学习框架，状态St是信号的当前峰值信噪比、均方误差以及结构相似性指数，动作A为增强网络参数的调整；奖励函数为Rt＝0.4ΔPSNR-0.4ΔMSE+0.2ΔSSIM； S42、输入层为状态St，使用两层全连接网络，每层具有128个神经元，激活函数为ReLU，每个动作对应一个动作值，选择最优动作； S43、开始训练，初始化强化学习模型参数，使用∈-贪婪策略选择动作，并根据选择的动作对信号进行增强，计算下一个状态St+1，使用奖励函数Rt计算奖励值； S44、更新Q值函数，优化策略为：其中为在下一个状态St+1中所有可能动作A′的最大Q值； S45、若Etotal大于40停止增强，否则继续增强； S5、最终得到增强后的信号数据。

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