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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于RCNN-GAN的智能收发机设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：CN118694389B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202410759080.2，技术领域涉及：H04B1/40；该发明授权一种基于RCNN-GAN的智能收发机设计方法是由王珊珊;俞李杰;韩会梅;卢为党;黄国兴;张昱设计研发完成，并于2024-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RCNN-GAN的智能收发机设计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种智能收发机设计方法。该方法具体包括智能收发机模型构建、训练集与测试集获取、训练和测试及智能收发机获得步骤。其基于注意力的残差辅助生成对抗网络AAR‑GAN模型和基于残差自动编码器RCNN模型，分别具有编码调制、信道、解调解码功能。相比于CNN‑CGAN，这两个神经网络不仅提高了生成信道效应的质量，还全面提升了BER性能，增强了网络模型的稳定性。

本发明授权一种基于RCNN-GAN的智能收发机设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RCNN-GAN的智能收发机设计方法，其特征在于，具体包括如下步骤： S01、智能收发机模型构建步骤； 基于注意力的残差辅助生成对抗网络AAR-GAN模型来模拟信道；所述AAR-GAN模型包括残差生成器和判别器；所述残差生成器包含三个卷积层网络和一个通道注意力机制SE-Block网络；第一层网络为卷积层、SE-Block、批量归一化BN层和ReLU激活层；第二层网络为卷积层、BN层和ReLU激活层；第三层网络为卷积层；所述SE-Block网络包括压缩和激励操作层； 所述判别器包括两个卷积层与ReLU激活层网络和一个卷积层与sigmoid激活层网络； 基于残差自动编码器RCNN模型来搭建发射机和接收机；所述RCNN模型包括编码器和解码器，所述编码器构成发射机，所述解码器构成接收机； 所述解码器包含八层网络，第一层至第七层网络均为卷积层和ReLU激活层；第八层网络为卷积层和sigmoid激活层，其中第二个卷积层与第四个ReLU层之间、以及第五个卷积层与第七个ReLU层之间存在跳跃连接； S02、训练集与测试集获取步骤； 随机生成信息比特流s；从信道数据集中随机采样瞬时信道状态信息CSI和噪声z；获得AAR-GAN模型的训练集A1和测试集A2和RCNN模型的训练集B1和测试集B2； S03、训练步骤； 利用训练集A1，对所述AAR-GAN模型进行训练，更新所述AAR-GAN模型参数，迭代训练所述AAR-GAN模型直至收敛； 利用训练集B1，对所述RCNN模型进行训练，更新所述RCNN模型参数，迭代训练所述RCNN模型直至收敛； S04、测试及智能收发机获得步骤； 将所述测试集A2和所述测试集B2输入已收敛的AAR-GAN模型和RCNN模型，获取比特误码率BER；若所述比特误码率BER高于设计标准值，则继续迭代；若所述比特误码率BER低于设计标准值，则结束迭代，获得智能收发机。

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