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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于压缩感知的叠加导频正交时频空信道估计方法及系统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：CN117336123B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202311177461.1，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权基于压缩感知的叠加导频正交时频空信道估计方法及系统是由郜傲;俞晖设计研发完成，并于2023-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于压缩感知的叠加导频正交时频空信道估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于压缩感知的叠加导频正交时频空信道估计方法及系统，包括：步骤S1：在时延‑多普勒域上生成随机数据符号和导频符号，将两者叠加得到叠加信号；步骤S2：将叠加信号在发送端转换为发射信号，经过时延‑多普勒域信道后转换为时延‑多普勒域接收信号；步骤S3：根据时延‑多普勒域信道的特性和感知矩阵的特性建立压缩感知模型；步骤S4：在接收端消除导频信号对数据符号的干扰后，进行数据符号的检测。本发明提供的方法及系统复杂度低，便于操作实施；同时信道估计精度高、峰均功率比低，能够广泛应用于信道估计的技术领域。

本发明授权基于压缩感知的叠加导频正交时频空信道估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于压缩感知的叠加导频正交时频空信道估计方法，其特征在于，包括： 步骤S1：在时延-多普勒域上生成随机数据符号和导频符号，将两者叠加得到叠加信号； 步骤S2：将叠加信号在发送端转换为发射信号，经过时延-多普勒域信道后转换为时延-多普勒域接收信号； 步骤S3：根据时延-多普勒域信道的特性和感知矩阵的特性建立压缩感知模型； 步骤S4：在接收端消除导频信号对数据符号的干扰后，进行数据符号的检测； 所述步骤S1包括以下子步骤： 步骤S1.1：在时延-多普勒域上生成随机时延-多普勒4-QAM数据符号和复高斯导频符号； 步骤S1.2：设信道最大时延扩展为lmax，将导频符号与前lmax列和最后lmax-1列数据符号叠加； 所述步骤S2包括以下子步骤： 步骤S2.1：将叠加信号在发送端通过快速辛傅里叶逆变换转换为时频域发送信号； 步骤S2.2：对时频域发送信号通过海森堡变换转换为时域发送信号； 步骤S2.3：对时域发送信号经过时延-多普勒域信道后转换为时域接收信号； 步骤S2.4：对时域接收信号通过魏格纳变换转换为时频域接收信号； 步骤S2.5：对时频域接收信号通过快速傅里叶辛变换转为时延-多普勒域接收信号； 所述步骤S1.1包括：生成4-QAM时延-多普勒域数据符号xdk,l；其中，k＝0,1…N-1,l＝0,1…M-1；M和N分别是子载波数和符号数；所述步骤S1.2包括：设信道最大时延扩展为lmax，在一帧的前lmax列和后lmax-1列插入复高斯导频信号xpk,l，最终发送信号表示为： 所述步骤S2.1包括：将叠加的延时-多普勒域符号进行反辛有限傅里叶变换并映射到时频域: 其中，xTF表示时频域发送信号，j2＝-1,n＝0,1…N-1,m＝0,1…M-1； 所述步骤S2.2包括：将二维时频域符号进行海森堡变换，得到基带时域传输信号： 在每个数据帧的时域信号中插入循环前缀； 其中，gtxt使用矩形发射并接收脉冲，为发射端脉冲波形；子载波带宽Δf＝15KHZ，符号持续时间T＝1Δf，且tΔf＝1； 所述步骤S2.3包括：在延迟多普勒域中用抽头模型表示多径时变信道： 其中，P为多径数，hi表示与第i条路径相关的复信道增益；τi表示与第i条路径相关的延迟；vi表示与第i条路径相关的多普勒频移； 整数延迟和整数多普勒表示为： 式中，li表示相应的时延抽头；ki表示相应的多普勒抽头； 时域发送信号通过信道后，接收端去除循环前缀；接收机接收到的时域信号表示为： rt＝∫∫hτ,νej2πvt-τst-τdτdν+wt； 式中，wt为高斯白噪声； 所述步骤S2.5包括：将时频域接收信号进行傅里叶辛变换映射回延迟多普勒域，经进一步的信道估计和符号检测处理后，得到OTFS发射信号与接收信号在时延-多普勒域中的等价表达式： 式中，w[k,l]为高斯白噪声；[]M为模M运算；[]N为模N运算； 矩形脉冲的双正交性引起的附加相移αi[k,l]为： 所述步骤S3包括：接收符号为发送符号与信道响应2D圆周卷积的结果，表达式为： 其中，为时延-多普勒域信道矩阵的第m列；h的每个元素表示一个具有特定多普勒和延迟响应的路径；路径的数量P有限，则h为一个P-稀疏向量； 根据非零值在h中的位置，确定第i条路径的延迟抽头、多普勒抽头和信道增益li,ki,hi，将OTFS信道估计问题转化为压缩感知问题： 式中，为感知矩阵； 根据2D圆周卷积的特性，转化为双重块循环矩阵： 式中， 信道的最大延迟扩展lmax有限，则h的非零位置集中在前N*lmax个元素上，即[h0,h1,…,hlmax-1]到h的N*M-lmax个元素皆为零，表达式为： 其中，第一个Nlmax×Nlmax子矩阵Θ为： 根据导频模式，将XDD的前lmax列和最后一个lmax-1列结合构造Θ并估计h[1:Nlmax]； 最终的压缩感知模型为： 其中，

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