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龙图腾网获悉西安电子科技大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所申请的专利卫星通信的OFDM信号时域非线性失真恢复方法及装置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：CN120075001B 。

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：202510287402.2，技术领域涉及：H04L25/03；该发明授权卫星通信的OFDM信号时域非线性失真恢复方法及装置是由李想;金清;朴植;林子贤;袁旭彬;侯佩;朱雯设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本卫星通信的OFDM信号时域非线性失真恢复方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种卫星通信的OFDM信号时域非线性失真恢复方法及系统，主要解决现有技术对卫星通信OFDM信号非线性失真难以恢复的问题。其方案包括：获取卫星通信OFDM信号时域非线性失真恢复的数据集；构建包括由优化的多层一维卷积神经网络和一个双向长短期记忆网络模块组成的深度学习网络模型；将获取的数据集输入到深度学习网络模型中进行训练，验证和测试，以恢复出时域失真信号；对恢复的时域信号进行信道均衡和解调，完成从调制符号到比特信息的解调，实现数据的有效恢复和传输。本发明具有良好的均方误差和误码率性能，能降低网络模型的复杂度，有效恢复因非线性失真引起的信号畸变，提高信号恢复的精度和效率，可用于卫星通信系统中对非线性失真信号的恢复。

本发明授权卫星通信的OFDM信号时域非线性失真恢复方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种卫星通信的OFDM信号时域非线性失真恢复方法，其特征在于，包括： 获取卫星通信的OFDM信号时域非线性失真数据集； 构建包括N层一维卷积神经网络和L个双向长短期记忆网络的深度学习网络模型，其实现包括如下： 3a构建层一维卷积神经网络，；其中第一层卷积层接收单通道输入信号yn，生成m个通道的特征图，中间卷积层保持m个通道，卷积核大小为i×i，填充为j，每个卷积层之后应用ReLU激活和归一化，以引入网络非线性特性，最后一层卷积层将m个通道的特征图转换回单通道，用于输出初步恢复的信号序列yt； 3b将初步恢复的信号序列yt输入至现有的L个双向长短期记忆网络模块，并在第一层卷积层和最后一层卷积层之间进行残差跳跃连接得到增强后的信号序列ym； 3c将增强后的信号序列ym输入至全连接层，经过全连接层后输出恢复后的信号序列，即完成深度学习网络模型的构建； 将获取的时域非线性失真数据集输入到构建的深度学习网络模型中进行训练，恢复时域失真信号； 对恢复出的时域信号进行信道估计，均衡和解调得到最终的比特流b，其实现包括如下： 5a对恢复后的信号进行去除循环前缀CP，快速傅里叶变换FFT操作，得到接收端的频域信号； 5b取出频域信号中的导频信号，对其进行最小线性均方误差LMMSE信道估计，得到导频信号的信道响应矩阵； 5c对导频信号的信道响应矩阵做线性插值，得到整个信号的信道响应矩阵； 5d对信道响应矩阵进行最小均方误差MMSE均衡得到均衡后的结果XK，其实现包括： 5d1利用发送信号的平均功率、噪声的平均功率和频域信道响应矩阵，确定MMSE均衡器系数: ， 其中，为噪声的平均功率,为发送信号的平均功率,表示的共轭矩阵，I为单位矩阵； 5d2利用MMSE均衡器系数，计算均衡后的结果XK： ， 其中，为接收端的频域信号； 5e将均衡后的结果X根据星座图规则进行符号判决，将判决结果解映射为对应的比特数据，即解调出比特数据b。

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