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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利高阶调制的大规模MIMO系统下的深度学习信号检测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：CN116505982B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202310496824.1，技术领域涉及：H04B7/0413；该发明授权高阶调制的大规模MIMO系统下的深度学习信号检测方法是由李立华;纪璇设计研发完成，并于2023-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本高阶调制的大规模MIMO系统下的深度学习信号检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高阶调制的大规模MIMO系统下的深度学习信号检测方法，是一种在高阶调制下大规模多输入多输出mMIMO系统中，信道状态信息CSI未知的情况下，基于深度学习DL技术的低复杂度的性能近似最优的信号检测方案，在DeepSIC方案的基础上，一方面引入残差网络ResNet以提高深层网络信号检测的性能，另一方面简化网络结构以降低计算复杂度，进而实现提升性能并降低复杂度的目的。由于不发送导频信号，避免传统方法中CSI必须已知的条件，且不需要假设特定的信道模型，实现CSI未知下的高精度的信号检测，同时在提高性能的基础上，降低信号检测方案的计算复杂度。

本发明授权高阶调制的大规模MIMO系统下的深度学习信号检测方法在权利要求书中公布了：1.一种高阶调制的大规模MIMO系统下的深度学习信号检测方法，其特征在于，在迭代软干扰消除SIC算法展开的神经网络DeepSIC的基础上引入残差网络构建ResLight-DeepSIC信号检测器，并包括以下步骤： S1、利用ResLight-DeepSIC信号检测器生成条件分布的初始估计其中，是长度为Q的矢量，q为Q的索引值，即q＝1,2,...,Q，Q为等效实信号星座的星座点数；m为M的索引值，即m＝1,2,...,M，M为等效实发送信号向量s的符号个数；为第m个符号的条件分布向量的初始估计，等价表示为代表的含义是：将s中所有的符号smm＝1,2,...,M的条件分布向量初始化为长度为Q的矢量，其中该矢量为等概向量； S2、基于概率向量计算得到对应符号{sk}k≠m的软符号和方差将输入第一个线性层，其中，是一个长度为2的矢量；s、y分别表示M×1维等效实发送信号和N×1维等效实接收信号，l为L的索引值，即l＝1,2,...,L，其中L为检测器的总层数； S3、对于用户将和前一层概率向量输入至ResLight-DeepSIC信号检测器的第l,m个Res分类器，估计条件分布下的概率向量 S4、循环迭代直至收敛，由硬解码得到估计信号

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