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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种智能信号检测模型的构建方法及应用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：CN116346263B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310123894.2，技术领域涉及：H04B17/391；该发明授权一种智能信号检测模型的构建方法及应用是由张旭帆;江涛;肖丽霞;丁超设计研发完成，并于2023-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能信号检测模型的构建方法及应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能信号检测模型的构建方法及应用，属于移动通信技术领域；本发明构建了一种包含聚合更新模块的新型图神经网络，将每一个节点的全局特征与其邻居节点信息进行聚合，从而根据邻居节点以及自身的特征信息提取出数据的隐藏特征状态，进而实现对通信信号这类非欧氏空间数据的特征的有效捕捉；除此之外，在每一次聚合完成后，本发明还对聚合得到的中间特征进行了进一步地特征提取，以提升中间特征的表达能力，使得所设计的图神经网络具有更加高效地信息交互能力和更加强大地关系推理能力，大大提高了信号检测的精度。本发明有效解决了传统信号检测方法性能与计算复杂度难以平衡的问题，并且对信道估计误差具有很强鲁棒性。

本发明授权一种智能信号检测模型的构建方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种智能信号检测模型的构建方法，其特征在于，包括： S1、获取多组包括发送信号、信道矩阵和接收信号的通信系统数据，并分别将各通信系统数据中的信道矩阵和接收信号转换成对应的图结构数据；所述通信系统为OTFS系统，所述发送信号为OTFS信号； S2、以图结构数据为输入，对应的发送信号为输出，训练图神经网络模型，得到智能信号检测模型； 所述图神经网络模型包括聚合更新模块，用于通过多次迭代将每一个节点的全局特征与其邻居节点信息进行深度聚合；其中，在每一次迭代过程中，采用拉普拉斯算子与上一次迭代下的每一个节点全局特征分别相乘，得到每一个节点的中间特征后，输入至特征提取单元中进行深层特征提取，从而得到当前迭代下每一个节点的全局特征； 各节点的初始全局特征为对图结构数据中的各节点参数分别进行卷积运算后的结果；所述节点参数基于信道矩阵、接收信号和系统噪声系数构建得到； 所述特征提取单元包括：级联的DNN模块和GRU单元； 其中，所述DNN模块用于将节点中间特征分别输入至K个DNN网络中，并将所述DNN网络输出的结果进行求和后，输出至所述GRU单元中；。

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