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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种低导频开销的水下发散光密集阵MIMO信道估计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：CN119182629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411202029.8，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权一种低导频开销的水下发散光密集阵MIMO信道估计方法是由彭国晋;仇洪冰;李燕龙;王钧儒;陈雨设计研发完成，并于2024-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低导频开销的水下发散光密集阵MIMO信道估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种低导频开销的水下发散光密集阵MIMO信道估计方法，通过构建一种低质水环境下的光MIMO子信道CIR模型，由此形成基于先验子信道CIR模型和非对称剪波‑正交频分复用调制机制的水下发散光密集阵MIMO压缩感知信道估计方法。借助水下光密集阵MIMO子信道内在的空间同质性和时域稀疏性，以子信道CIR共同衰减项和独立线性项的参数重构代替CIR系数重构，并补偿CIR残差，从而降低导频开销。本发明不仅发挥了子信道CIR模型对低信噪比下信道重构偏差的抑制能力，亦能在较低的导频载荷下维持良好的水下光MIMO信道估计精度和效率。

本发明授权一种低导频开销的水下发散光密集阵MIMO信道估计方法在权利要求书中公布了：1.一种低导频开销的水下发散光密集阵MIMO信道估计方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤1：以高斯函数和一次线性函数的乘积为基函数，构建稀疏度为K的水下发散光密集阵MIMO子信道CIR模型； 步骤2：基于步骤1中的子信道CIR模型和ACO‑OFDM调制机制，构建水下发散光密集阵MIMO压缩感知信道估计模型，其中各子信道的稀疏度均为K，所有子信道CIR的总稀疏度为Nt·K，Nt为发射阵元规模； 步骤3：对水下发散光密集阵MIMO压缩感知信道估计模型的传感矩阵和各子信道CIR分别进行聚合，形成K稀疏的聚合子信道CIR的压缩感知估计模型，再以匹配追踪方式重构出聚合子信道CIR，据此拟合得到所有子信道CIR共同的衰减项参数； 步骤4：在拟合得到的子信道CIR共同衰减项基础上形成等效传感矩阵，据此构建各子信道CIR线性项参数的压缩感知估计模型；利用部分导频实现Nt稀疏的水下发散光密集阵MIMO子信道CIR线性项参数重构； 步骤5：基于重构的各子信道CIR线性项和共同衰减项参数拼合出所有子信道CIR，并建立水下发散光密集阵MIMO子信道CIR残差的压缩感知估计模型，利用另一部分导频以匹配追踪的方式获取子信道CIR残差，进而对各子信道CIR进行补偿。

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