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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于增强神经网络结构的数字自干扰对消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：CN120049908B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510174784.8，技术领域涉及：H04B1/525；该发明授权一种基于增强神经网络结构的数字自干扰对消方法及装置是由孙佳;魏玺章设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于增强神经网络结构的数字自干扰对消方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于增强神经网络结构的数字自干扰对消方法及装置，方法包括：对第一阶梯式网格结构进行复值拆分操作和去非线性化操作，得到第二阶梯式网格结构，并对第一滑动窗网格结构进行复值拆分操作和去非线性化操作，得到第二滑动窗网格结构；根据第二阶梯式网格结构或者第二滑动窗网格结构，获取动态相位层的第一输出；构造矢量分解结构分离幅度信息和相位信息；将幅度信息馈入非线性隐藏层，得到第二输出；对相位信息以及第二输出进行融合；将融合数据馈入全连接输出层，输出模拟结果；根据模拟结果，对接收信号进行自干扰对消操作，得到目标信号。本发明能够高数字自干扰对消性能和降低网络复杂度，可以广泛应用于全双工通信技术领域。

本发明授权一种基于增强神经网络结构的数字自干扰对消方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于增强神经网络结构的数字自干扰对消方法，其特征在于，包括以下步骤： 对第一阶梯式网格结构进行复值拆分操作和去非线性化操作，得到第二阶梯式网格结构，并对第一滑动窗网格结构进行复值拆分操作和去非线性化操作，得到第二滑动窗网格结构； 根据所述第二阶梯式网格结构或者所述第二滑动窗网格结构，获取动态相位层的第一输出； 构造矢量分解结构，根据所述动态相位层的第一输出以及所述矢量分解结构，分离得到幅度信息和相位信息； 将所述幅度信息馈入非线性隐藏层，得到所述非线性隐藏层的第二输出； 对所述相位信息以及所述第二输出进行融合操作，得到融合数据； 将所述融合数据馈入全连接输出层，输出模拟结果； 根据所述模拟结果，对接收信号进行自干扰对消操作，得到目标信号； 其中，所述对第一阶梯式网格结构进行复值拆分操作和去非线性化操作，得到第二阶梯式网格结构，包括以下步骤： 将所述第一阶梯式网格结构的第一复值拆分为第一实部和第一虚部； 对所述第一阶梯式网格结构的第一隐藏层增加第一神经元； 将所述第一阶梯式网格结构原有的第二神经元与所述第一神经元联合，并将所述第一隐藏层的初始激活函数替换为线性激活函数，得到第二隐藏层； 根据所述第一实部、所述第一虚部以及所述第二隐藏层，得到所述第二阶梯式网格结构； 所述对第一滑动窗网格结构进行复值拆分操作和去非线性化操作，得到第二滑动窗网格结构，包括以下步骤： 将所述第一滑动窗网格结构的第二复值拆分为第二实部和第二虚部； 对所述第一滑动窗网格结构的第三隐藏层增加第三神经元； 将所述第一滑动窗网格结构原有的第四神经元与所述第三神经元联合，并将所述第三隐藏层的初始激活函数替换为线性激活函数，得到第四隐藏层； 根据所述第二实部、所述第二虚部以及所述第四隐藏层，得到所述第二滑动窗网格结构。

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