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[发明专利]基于知识迁移的电话信道虚假语音鉴别方法及存储介质-CN202110931452.1有效
发明人：易江燕;陶建华;田正坤;傅睿博 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2021-08-13 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本发明提供一种基于知识迁移的电话信道虚假语音鉴别方法，包括：将利用麦克风信道语音数据训练而得的鉴别模型作为麦克风信道模型，将利用电话信道语音训练数据训练得到的声学模型视为电话信道模型；在所述电话信道模型训练过程中，应用所述麦克风信道模型指导所述电话信道模型进行训练，使得所述电话信道模型模仿所述麦克风信道模型的行为，即迫使所述电话信道模型的后验概率分布逼近所述麦克风信道模型的后验概率分布；应用训练后的电话信道模型对电话信道语音进行预测，得到电话信道语音的真假判别结果。
基于知识迁移电话信道虚假语音鉴别方法存储介质

[发明专利]一种对抗式无线通信信道模型估计和预测方法-CN202110067064.3在审
发明人：李攀攀;王赠凯;赵一凡;林逸风;谢正霞 -专利权人：嘉兴学院;浙江省电子信息产品检验研究院
申请日： 2021-01-19 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： H04B17/391 文献下载
摘要：本发明公开了一种对抗式无线通信信道模型估计和预测方法，属于无线通信信道模型辨识技术领域，包括下列步骤：数据初始化，从源数据中随机抽取N个历史无线信道模型作为样本数据集，对信道模型进行归一化；信道模型聚类，采用动态时间规整衡量两个长度不同的时间序列信道模型的相似度，基于动态时间规整对信道模型数据进行聚类；信道模型预测，基于LSTM动态循环神经网络递归模型进行信道模型预测模型；信道模型预测模型修正，基于对抗网络的信道模型预测模型增量修正方法对信号模型预测模型进行修正；该方法充分利用信道模型的时序特性，大大提高准确率。
一种对抗无线通信信道模型估计预测方法

[发明专利]一种瑞利-高斯衰落信道模型的验证方法-CN202110043910.8在审
发明人：袁莉芬;束海星;何怡刚;李兵;佐磊;尹柏强;刘韬;张鹤鸣 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2021-01-13 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： H04B17/391 文献下载
摘要：本发明涉及一种瑞利‑高斯衰落信道模型的验证方法，包括：建立瑞利‑高斯衰落信道模型仿真平台，并计算信道模型的时域衰落、幅值包络、相位和功率谱；验证信道模型的时域衰落特征是否满足瑞利‑高斯信道时域特征；验证信道模型的一阶统计特征是否满足瑞利‑高斯信道一阶统计特征；验证信道模型的功率谱是否满足瑞利‑高斯信道功率谱；判定所建信道模型是否为瑞利‑高斯信道模型。本发明可以通过定量分析信道模型的时域衰落特征和一阶统计特征、观察信道模型多普勒功率谱实际谱图的形状和带宽，对瑞利‑高斯衰落信道模型进行验证。
一种瑞利衰落信道模型验证方法

[发明专利]一种信道估计方法及终端-CN201710636635.4在审
发明人：李臣阳 -专利权人：深圳市金立通信设备有限公司
申请日： 2017-07-28 - 公布日： 2018-01-09 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种信道估计方法及终端，其中方法包括根据接收到的导频信号构建向量形式的信道估计模型；构建所述信道估计模型对应的信道矩阵线性模型；构建所述信道矩阵线性模型对应的信道矩阵线性迭代模型；根据所述信道矩阵线性模型以及所述信道矩阵线性迭代模型，计算所述信道矩阵线性模型对应的剩余向量矩阵的精度值；若所述信道矩阵线性模型对应的剩余向量矩阵的精度值小于预设精度阈值，则将所述信道矩阵线性模型的解输入所述信道估计模型信道矩阵线性迭代模型，计算信道估计结果本发明实施例通过对信道协方差矩阵求逆过程转换为对信道矩阵线性模型进行求解，从而降低信道估算的计算复杂度。
一种信道估计方法终端

[发明专利]使用机器学习模型的自适应信道编码-CN201780085395.1有效
发明人： J.E.霍尔特;M.赫雷肖夫 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2017-09-28 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06N3/045 文献下载
摘要：本公开提供了能够对信道编码模型进行自适应训练的系统和方法，其中该信道编码模型包括编码器模型、结构上位于编码器模型之后的信道模型、和结构上位于信道模型之后的解码器模型。信道模型可以已经例如通过在已经经由通信信道发送的示例数据上训练信道模型而训练，以模拟通信信道。信道编码模型可以在损失函数上被训练，其中该损失函数描述输入到编码器模型中的输入数据和从解码器模型接收的输出数据之间的差异。具体地，这种损失函数可以通过解码器模型而反向传播同时修改解码器模型，通过信道模型而反向传播同时保持信道模型不变，然后通过编码器模型而反向传播同时修改编码器模型。
使用机器学习模型自适应信道编码

[发明专利]基于多模型加权软切换的信道自适应估计方法-CN201310529529.8有效
发明人：杨睿哲;宗亮;张琳;张延华;孙恩昌 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2013-10-31 - 公布日： 2017-12-15 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明属于无线电通信领域，公开了一种基于多模型加权软切换的信道自适应估计方法。首先建立信道系统模型，选择时频双选信道，确定信道参数。然后基于信道模型和估计方法建立信道估计子模型和多模型信道估计库，分析并计算信道估计模型的模型误差和估计误差。最后根据模型误差和估计误差结合的切换指标，通过LUMV的加权多模型自适应估计算法来完成模型的切换。本发明提出了在传输信道模型不确定条件下，结合信道模型和估计方法，将多模型自适应控制理论中的多模型思想引入到信道估计中，并且采用一种线性误差最小方差的加权多模型自适应估计方法来完成切换，使信道估计方法在复杂信道范围内具有高鲁棒性和精确性
基于模型加权切换信道自适应估计方法

[发明专利]信道预测方法及装置-CN202211327001.8有效
发明人：赵喆;李增;赵嘉怡 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： H04B17/391 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种信道预测方法及装置。所述方法包括：获取m个相邻的历史SRS周期对应的第一信道估计值；m为基于核递归最小二乘的信道预测模型的模型阶数；根据m个第一信道估计值，确定信道预测模型对本次SRS周期内的信道进行预测的第一样本数据；第一样本数据包括m个第一信道估计值；将第一样本数据输入信道预测模型，根据第一样本数据和信道预测模型的核字典中的元素数量，更新信道预测模型的核字典，以及更新信道预测模型的模型参数；基于更新后的核字典和模型参数，并通过信道预测模型对本次SRS周期内的信道进行预测。该技术方案能够提升信道预测准确度，且适用于终端高速移动场景下对非线性时变信道的预测。
信道预测方法装置

[发明专利]一种基于全极点模型的多径信道估计方法-CN200710304417.7有效
发明人：杨林;于燕斌;李春艳 -专利权人：清华大学
申请日： 2007-12-27 - 公布日： 2009-07-01 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于全极点模型的多径信道估计方法，包括：将多径信道的冲激响应从时域转换到频域，得到多径信道的频域响应；用全极点模型表示多径信道的频域响应，得到多径信道模型的全极点表达式；用对应的发送端与接收端数据对所述全极点模型递推得到其模型参数，由所述模型参数建立全极点模型；对建立的全极点模型进行极点搜索，由搜索的极点得到多径信道延时的初始估计值；由多径信道的径数与多径信道延时的初始估计值确定多径信道模型的冲激响应，得到多径信道模型。利用本发明的方法进行多径信道延迟粗估计可以避免多径信道参数在以后的细化中陷入局部最优，降低了现有多径信道模型估计的复杂度，提高了鲁棒性、抗干扰性和精确性。
一种基于极点模型信道估计方法

[发明专利]从卫星接收GNSS信号的GNSS接收机及其LLR的计算方法-CN201980019603.7有效
发明人： M·奥博特 -专利权人：法国国家太空研究中心
申请日： 2019-03-12 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H04L25/03 文献下载
摘要：对包括信道解码器(134)的GNSS接收机(300)中的GNSS信号进行解码的方法和设备，其中，所述GNSS接收机被配置为：确定相对于统计传播信道模型的参数(301、302、303)，所述统计传播信道模型是Prieto信道模型或Perez‑Fontan信道模型；使用所述参数，根据所述统计传播信道模型(310)来计算统计信道衰减；使用所计算的统计信道衰减，根据适应于所述统计传播信道模型的检测函数(333)来计算LLR；以及使用所述LLR来向所述信道解码器进行馈送。
卫星接收 gnss 信号接收机及其 llr 计算方法

[发明专利]信道估计模型确定方法、装置和存储介质-CN202111588812.9在审
发明人：刘志明;韩双锋;李刚;崔春风 -专利权人：中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： H04B17/309 文献下载
摘要：本发明公开了一种信道估计模型确定方法、装置和存储介质；所述方法包括：接收来自终端的第一信息；所述第一信息包括第一信道估计模型的标识；相应于所述第一信道估计模型的标识与预设的信道估计模型集匹配的情况，向终端发送确认使用第一信道估计模型的确认信息；相应于所述第一信道估计模型的标识与预设的信道估计模型集不匹配的情况，确定第二信道估计模型，向所述终端发送第二信息；所述第二信息用于指示终端使用第二信道估计模型。
信道估计模型确定方法装置存储介质

[发明专利]一种信道参数调节方法和系统-CN202310862585.7在审
发明人：朱文进 -专利权人：中电信数智科技有限公司
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种信道参数调节方法和系统，属于通信传输技术领域，方法包括：构建多输入单输出MISO传输模型，MISO传输模型包括多个输入端和单个输出端；在MISO传输模型中引入基于均匀圆阵UCA的单轨道角动量OAM信号传输模型；通过随机森林算法构建信道预测模型；根据历史数据中的信号能量、噪声及干扰、信道延迟、传输速率、信道带宽和误码率，训练信道预测模型；通过信道预测模型预测本次传输的最佳信道；通过最佳信道向接收端发送无线电波数据；接收端根据无线电波数据的无线信号参数以及信道参数，分析信道参数与信号传输之间的关联关系；根据信道参数与信号传输之间的关联关系，以减小信道衰落、增大信号增益为目标，调节信道参数。
一种信道参数调节方法系统

[发明专利]一种信道估计模型训练方法及设备-CN201980095867.0有效
发明人：黄鸿基;胡慧;刘劲楠;杨帆 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2019-04-30 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： H04B7/0417 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种信道估计模型训练方法及设备，该方法包括：将第一信道矩阵转换为码字信息，并利用所述码字信息重建信道矩阵，得到第二信道矩阵；利用所述第一信道矩阵和所述第二信道矩阵对信道估计模型进行深度学习，得到训练后的信道估计模型，其中，所述信道估计模型是基于深度神经网络构建的；获取终端发射的第一信号；利用所述训练后的信道估计模型，对所述第一信号进行信道估计。采用本申请实施例，能够降低信道估计的误差。
一种信道估计模型训练方法设备

[发明专利]基于信道模型数据存储格式实现信道模型数据生成及遍历的方法、装置、处理器及存储介质-CN202211564789.4在审
发明人：郭胜涛 -专利权人：创远信科（上海）技术股份有限公司
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F16/172 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于信道模型数据存储格式实现信道模型数据生成及遍历处理的方法，包括信道模型数据存储格式包括：根目录；第二级文件目录；第三级文件目录，即为链路数据子文件夹；第四级文件目录，即为子信道数据文件夹；所述的方法包括生成信道模型数据的步骤和对信道模型中采样点模型数据进行遍历的步骤。本发明还涉及一种用于实现基于信道模型数据存储格式的信道模型数据生成及遍历处理的装置、处理器及存储介质。采用了本发明的基于信道模型数据存储格式实现信道模型数据生成及遍历处理的方法、装置、处理器及存储介质，在遍历过程中创建了“场景‑链路‑子信道”三级树状数据结构，降低算法复杂度，没有文件指针的反复移动操作，
基于信道模型数据存储格式实现生成遍历方法装置处理器介质

[发明专利]信道数据处理或反处理方法与装置、终端和网络设备-CN202111679674.5在审
发明人：周化雨;马大为;陈咪咪;潘振岗 -专利权人：展讯通信（上海）有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： H04B7/0456 文献下载
摘要：本申请公开了信道数据处理或反处理方法与装置、终端和网络设备；该方法包括：获取第一信道数据；对第一信道数据进行处理，得到第二信道数据；对应的，获取第二信道数据；对第二信道数据进行反处理，得到第一信道数据。在通过AI模型直接反馈(或上报)信道数据到CSI反馈架构的过程中，为了适配用于图像处理的AI模型，避免因输入AI模型的信道数据内的元素存在超出范围的数而导致AI模型无法处理该信道数据或者导致AI模型处理效率低，终端需要对获取的第一信道数据进行处理，使得第二信道数据满足适配于图像处理的AI模型的要求，从而有利于保证AI模型能够对输入的第二信道数据进行成功处理或者实现较高的处理效率。
信道数据处理处理方法装置终端网络设备

[发明专利]基于模型约束的信道估计方法、系统、设备及存储介质-CN202010864778.2有效
发明人：张国梅;朱瑞芳;任品毅;李国兵 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2020-08-25 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明属于信号处理技术领域，公开了一种基于模型约束的信道估计方法、系统、设备及存储介质，包括以下步骤：获取导频信号以及导频信号经过通信信道传输后的接收信号；根据预设的空间信道模型，构建基于空间信道模型的模型信道矩阵；以第一均方误差和第二均方误差之和最小为优化目标建立目标函数；其中，第一均方误差为恢复接收信号与估计接收信号的均方误差，第二均方误差为初始信道矩阵与模型信道矩阵的均方误差；依次以振幅参数、模型信道矩阵及信道矩阵为待优化参数，迭代求解目标函数至达到预设迭代次数，得到最终的信道矩阵。通过信道模型约束从接收的量化后导频信号来挖掘信道信息，从而实现信道估计精度性能的提升。
基于模型约束信道估计方法系统设备存储介质

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