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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于神经网络的卫星信号非线性失真补偿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：CN119378616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411276093.0，技术领域涉及：G06N3/049；该发明授权一种基于神经网络的卫星信号非线性失真补偿方法是由陈明;朱静雯设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的卫星信号非线性失真补偿方法在说明书摘要公布了：本发明给出一种基于神经网络的卫星信号非线性失真补偿方法，该方法建立了卫星信号非线性失真模型，针对所述模型中的缩放因子，建立失真后补偿模型；采用BPNN网络对失真后补偿模型的缩放因子进行估计，引入粒子群方法优化BPNN网络的初始权重和偏置，生成卫星信号训练样本训练BPNN网络，采用训练好的网络产生失真后补偿模型的缩放因子，进而实现卫星信号非线性失真补偿。采用本发明方法无需复杂的数学推导和假设，在复杂度较小的情况下减小非线性失真对系统的影响。

本发明授权一种基于神经网络的卫星信号非线性失真补偿方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的卫星信号非线性失真补偿方法，其特征在于，具体包括如下步骤： 步骤一：建立卫星信号非线性失真模型A1； 步骤二：针对模型A1中的缩放因子，建立失真后补偿模型A2； 步骤三：建立后向传播神经网络BPNN，并采用粒子群优化算法计算BPNN网络的初始权重和偏置； 步骤四：求解模型A2得到非线性失真信号对应的最优缩放因子，并对BPNN网络进行迭代训练； 步骤五：采用训练后的BPNN网络输出对应的缩放因子，从而基于该缩放因子进行卫星信号的非线性失真补偿； 所述卫星信号非线性失真模型A1的表达式如下所示： ； 其中，k表示发射端的信号的缩放因子，t表示时间，；其中，j为虚数单位，表示信号的幅度，表示信号的相位，，和的表达式如下所示： ； ； ； 其中，、、和均为参数，为第次采样的发射端的信号，为脉冲成型滤波器的脉冲响应函数，表示采样周期，N为采样的发射端信号的总个数； 所述失真后补偿模型A2的表达式为： ； 其中，为非线性失真复数缩放因子向量，其中为对应的非线性失真复数缩放因子；为复数时域信号序列，，表示非线性失真补偿后的信号向量，为第n个非线性失真补偿后的信号，表达为： ； 其中，为接收机端采样的第n个信号。

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