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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种智能超表面辅助高铁无线通信的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：CN119766601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510273257.2，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权一种智能超表面辅助高铁无线通信的信道估计方法是由张青苗;赵煜豪;赵军辉;王继辉;廖龙霞;许威设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能超表面辅助高铁无线通信的信道估计方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种智能超表面辅助高铁无线通信的信道估计方法，先基于通信系统建立链路信道模型，然后采用最小二乘算法进行信道的初步估计，得到含噪信道数据，再构建基于深度学习的信道估计网络模型，将含噪信道数据作为信道估计网络模型的输入，在信道估计网络模型中，将导频信号和信道矩阵作为尺寸不同的双通道图像，然后优化信道估计网络模型的损失函数，根据预估信道计算估计误差并反向传播训练模型参数，直至模型参数收敛，从而得到训练完成的信道估计网络模型，最后利用训练完成的信道估计网络模型进行信道估计。本发明可以使用少量导频就能实现准确的信道估计结果。

本发明授权一种智能超表面辅助高铁无线通信的信道估计方法在权利要求书中公布了：1.一种智能超表面辅助高铁无线通信的信道估计方法，其特征在于，包括： 步骤S1，建立智能超表面辅助高铁无线通信的通信系统，所述通信系统包括移动中继、智能超表面和基站，所述基站沿高铁的铁轨线状部署，所述移动中继部署在高铁的车顶上，所述智能超表面部署在基站周围的灯柱上； 步骤S2，基于通信系统建立链路信道模型，所述链路信道模型包括基站到移动中继的直接信道，以及基站到智能超表面再到移动中继反射的级联信道； 步骤S3，通过建立的链路信道模型，采用最小二乘算法进行信道估计，得到含噪信道数据； 步骤S4，构建基于深度学习的信道估计网络模型，在所述信道估计网络模型中引入拉普拉斯金字塔的网络结构，所述网络结构包含多个不同级别的生成对抗网络； 步骤S5，将含噪信道数据作为信道估计网络模型的输入，在信道估计网络模型中，将导频信号和信道矩阵作为尺寸不同的双通道图像，优化信道估计网络模型的损失函数，根据预估信道计算估计误差并反向传播训练模型参数，直至模型参数收敛，从而得到训练完成的信道估计网络模型； 步骤S6，利用训练完成的信道估计网络模型进行信道估计。

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