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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于扩展长短时记忆网络的大规模MIMO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：CN121000560B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511227706.6，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权基于扩展长短时记忆网络的大规模MIMO信道估计方法是由姚建国;卢文设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩展长短时记忆网络的大规模MIMO信道估计方法在说明书摘要公布了：基于扩展长短时记忆网络的大规模MIMO信道估计方法，首先构建输入序列，将经过预处理的历史CSI观测数据构造成时间序列，然后进行前向传播与特征学习，将该序列输入到训练好的XLSTM网络中；在每个时间步XLSTM的多个记忆通道和深度门控单元处理输入，更新各自的内部状态，从而捕捉信道数据在不同时间尺度上的演化模式；之后进行状态融合与预测：在最后一个时间步XLSTM通过其状态融合机制，将所有通道的信息整合成最终的隐藏状态，送入全连接层DenseLayer进行变换，最终输出对下一个时间步信道矩阵的预测值。本方法首次在大规模MIMO信道估计中引入XLSTM架构，将多尺度特征建模与门控融合机制结合。通过在COST2100真实信道数据集上验证，本发明显著优于传统方法，具备工程部署价值。

本发明授权基于扩展长短时记忆网络的大规模MIMO信道估计方法在权利要求书中公布了：1.基于扩展长短时记忆网络的大规模MIMO信道估计方法，其特征在于：所述方法将信道估计视为时间序列预测问题，通过扩展长短时记忆网络XLSTM学习历史信道状态信息CSI的时间演化规律，以预测未来的CSI，具体包括如下步骤： 步骤1，输入序列构建：将经过预处理的历史CSI观测数据构造成一个时间序列，记为，其中是时间窗口的长度； 步骤2，前向传播与特征学习：将该序列输入到训练好的XLSTM网络中；在每个时间步，XLSTM的多个记忆通道和深度门控单元处理输入，更新各自的内部状态，从而捕捉信道数据在不同时间尺度上的演化模式； 所述XLSTM网络采用深度门控机制，其中网络的遗忘门、输入门和输出门由多层非线性网络构成；其中，遗忘门的计算过程被扩展为： 其中，是上一时刻的隐藏状态和当前时刻输入的拼接向量；分别是MLP中第一层和第二层的权重矩阵和偏置项；是一个非线性激活函数；是最终的Sigmoid函数，用于将门控输出压缩到区间内； 所述XLSTM网络包含一个多通道状态融合模块，该模块通过可学习的权重，智能地聚合来自所有并行记忆通道的输出信息； 首先，每个通道的记忆状态都经过激活，然后与一个总的输出门以及各自通道的线性映射权重进行作用，最后进行加权求和： 是控制整体信息输出量的输出门；是第个通道专属的、可学习的输出映射权重；是第个通道经过非线性变换后的状态；是第个记忆通道在做线性变换时的偏置项； 步骤3，状态融合与预测：在最后一个时间步，XLSTM通过其状态融合机制，将所有通道的信息整合成最终的隐藏状态； 步骤4，输出生成：将最终的隐藏状态送入全连接层DenseLayer进行变换，最终输出对下一个时间步信道矩阵的预测值。

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