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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于生成式神经网络的水声OTFS通信传输系统及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：CN121619077B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610148001.3，技术领域涉及：H04L5/00；该发明授权一种基于生成式神经网络的水声OTFS通信传输系统及方法是由付立群;王艺哲;游理钊;王德清设计研发完成，并于2026-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成式神经网络的水声OTFS通信传输系统及方法在说明书摘要公布了：一种基于生成式神经网络的水声OTFS通信传输系统及方法，涉及水下通信传输。针对宽带水声信道长时延扩展及多普勒扩展引起的分数扩散问题，系统包括依次协同工作的发射、接收、信道估计及信道均衡装置；发射装置完成信号OTFS调制、载波调制与发射，接收装置实现信号接收、预处理及OTFS解调，信道估计装置结合分数阶字典矩阵与生成式神经网络，通过构建时延‑多普勒域细化网格、设计双KL散度约束的无监督训练模型，信道均衡装置完成均衡处理和信号恢复。方法包括发射端OTFS调制传输、水声信道传输、接收端信号处理解调、生成式神经网络信道估计、均衡解码。无需大量有标签样本，计算复杂度低，运行时间少，提高水声信道传输精度。

本发明授权一种基于生成式神经网络的水声OTFS通信传输系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成式神经网络的水声OTFS通信传输系统，其特征在于，包括发射装置、接收装置、信道估计装置及信道均衡装置，四者协同工作形成端到端水声OTFS通信传输； 所述发射装置用于对水下平台待发送的信号进行基于Zak变换的OTFS调制、载波调制及发射，所述接收装置用于接收经水声信道传输的信号，对接收到的信号进行重采样、下变频处理得到基带信号，并对基带信号进行离散Zak变换及OTFS解调，所述信道估计装置用于基于所述离散Zak变换后的信号，通过生成式神经网络结合分数阶字典矩阵对水声信道中各路径的时延、信道增益以及多普勒因子进行估计，所述信道均衡装置用于基于信道估计信息，对OTFS解调后的信号执行信道均衡处理，解码恢复原始数据，完成水声OTFS通信传输； 所述发射装置包括依次串联的逆离散Zak变换单元、循环前缀添加单元、发送脉冲成形单元、上变频模块和换能器； 所述接收装置包括依次串联的水听器、重采样模块、下变频模块、接收匹配滤波单元、循环序列前缀去除单元、离散Zak变换单元； 所述信道估计装置包括分数阶字典构建模块、神经网络处理模块、优化计算模块，各模块依次串联，所述神经网络处理模块包含预训练的生成式神经网络，所述分数阶字典构建模块针对水声信道分数扩散效应构建细化网格及分数阶字典矩阵； 所述分数阶字典构建模块构建的细化网格，时延维度的步长为，多普勒维度的步长为，其中时延维度细化系数是符号周期，表示频率间隔，；和分别表示时延维度和多普勒维度的网格数；根据细化后的时延和多普勒网格，构建时延字典集合与多普勒字典集合；所述时延字典集合，多普勒字典集合；其中，表示时延维度的最大索引值，表示多普勒维度的最大索引值；整体字典规模为，其中，表示时延维度字典的规模，表示多普勒维度字典的规模； 所述生成式神经网络采用编码器-解码器架构，编码器包括三层线性层与两层卷积层，解码器包括三层线性层；编码器用于接收水声导频观测样本，提取信号特征并输出潜变量后验分布的均值和方差，通过重参数化采样得到潜变量的后验样本；解码器用于接收潜变量的后验样本，输出生成侧的参数，实现对水声稀疏信道先验结构的无监督学习； 所述优化计算模块用于通过多约束条件协同优化模型参数；核心是构造观测一致性约束、潜变量后验与标准先验的KL散度约束、条件后验与生成先验的KL散度约束，三者组合构成训练目标函数，通过Adam优化器更新网络参数；推理阶段，结合分数阶字典矩阵、解码器输出的生成先验参数及压缩感知观测模型，计算条件后验均值，得到稀疏信道表示，再通过字典到信道的映射关系，转换输出信道估计结果，无需迭代，降低计算复杂度，适配系统实时传输需求； 所述信道均衡装置包括依次串联的信道均衡模块、信号恢复模块。

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