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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于智能反射表面的轻量化神经网络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：CN118921250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202410809276.8，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权一种基于智能反射表面的轻量化神经网络信道估计方法是由李思润;刘浩煊;母骁楠;王晓迪;张君;戚楠设计研发完成，并于2024-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能反射表面的轻量化神经网络信道估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于智能反射表面的轻量化神经网络信道估计方法，包括：设置仿真场景；得到信号接收端接受的信号估计数据；取每个用户收集的前M个信道估计数据以及基站b与用户设备k之间的级联信道，合并得到信道估计数据集；设置教师网络的损失函数，将信道估计数据集输入DNN神经网络，对DNN神经网络进行迭代训练；设置学生网络的损失函数，将信道估计数据集输入DNN神经网络，对DNN神经网络进行迭代训练；采用验证通过的学生网络对信道进行估计。本发明无需大量的导频输出，在减少运算时间的同时显著地提升信道估计的效率。

本发明授权一种基于智能反射表面的轻量化神经网络信道估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能反射表面的轻量化神经网络信道估计方法，其特征在于，所述轻量化神经网络信道估计方法包括以下步骤： S1，设置仿真场景，仿真场景包括多个基站、1个RIS和多个用户设备，每个基站配备有Nt个天线，RIS具有N个元素； S2，利用DeepMIMO数据集，对从基站b到RIS的信道Gb以及从RIS到用户设备k的信道进行推导，将收集到信道样本Gb左乘再对其进行向量化并且加上高斯白噪声，最后再左乘基站发射的导频，得到信号接收端接收的信号数据yb,k，yb,k表示用户设备收到的基站b的信号数据； S3，取每个用户收集的前M个信号数据yb,k以及基站b与用户设备k之间的级联信道hb,k，合并得到训练数据集； S4，设置教师网络的损失函数，将部分训练数据集输入DNN神经网络，对DNN神经网络进行迭代训练；在每次迭代中，每个用户处理多个本地样本以计算权重的梯度，并使用Adam优化器进行更新；迭代完成后，输出训练完成的DNN神经网络，作为教师网络； S5，设置学生网络的损失函数，将剩余部分训练数据集输入DNN神经网络，对DNN神经网络进行迭代训练，训练并验证学生网络； S6，采用验证通过的学生网络对信道进行估计； 步骤S3中，信号数据yb,k的计算公式为： 其中，为IRS的相移矩阵，表示为diag·表示元素对角化操作，为用指数坐标表示的对角线元素，θ1，θ2...θN为相位角；；表示基站b为用户k形成的发射波束成形矢量；nk为用户k处的噪声矢量；xb,k是导频信号；表示取出对角元素；表示基站b与用户设备k之间的级联信道； 通过前述公式计算得出级联信道hb,k，将其与yb,k合并为训练数据集Db,k表示由第b个基站服务的第k个用户设备的训练数据集的大小； 步骤S5进一步包括： S51，设置DNN神经网络，输入通道数为2，输出通道数为32，卷积核维度为3，扩充系数为1，卷积层数为3，64个样本为一个Batch，学习率为1e-3，优化器为Adam，迭代器次数为200次； S52，定义教师网络的损失函数： 式中，ω为权重参数，Db,k表示由第b个基站服务的第k个用户设备的训练数据集的大小，为基站b与用户设备k之间的级联信道估计值； S53，定义初始权重矩阵，计算用户距RIS距离，超过2m置零，2m之内按照距离取反比，并归一化，以此设置DNN网络的初始权重； S54，按照S53设置的初始权重，投入训练数据集对多个用户逐一训练，将DNN神经网络训练至收敛； S55,将上述DNN神经网络作为教师网络，提取其特征矩阵，将提取的特征矩阵沿通道维度进行平方相加作为其注意力地图其中j表示第j层的注意力地图； 步骤S54进一步包括： 计算估计出的与实际数据hb,k的损失函数Lω； 通过优化权重参数ω来最小化教师网络的损失函数： 应用梯度下降法对权重参数ω进行调整，公式为： ωt+1＝ωt-ηtgωt 其中，ωt+1为下一次迭代的权重参数，ωt为本次迭代产生的权重参数，ηt为学习步长，g·表示计算梯度； 步骤S6进一步包括： 设置学生矩阵，取数据集每个用户收集的2000个数据的后1800个，按照9：1分为训练集与验证集，卷积层数设置为2层，计算其注意力地图，记作定义学生网络的损失函数公式如下： 其中，表示学生网络的均方误差，表示归一化后的教师网络、学生网络的注意力地图的欧氏距离，DKL表示教师网络与学生网络间的KL散度。

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