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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种基于时域卷积网络的通信系统信号检测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：CN117640297B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202210988237.X，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权一种基于时域卷积网络的通信系统信号检测方法是由白辰瑶;朱奥吉;朱云龙设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时域卷积网络的通信系统信号检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于时域卷积网络的通信系统信号检测方法，该方法包括步骤：检测通信系统的接收信号，输入训练获得的信号恢复模型，得到恢复的发送信号，所述信号恢复模型基于时域卷积网络构建，该信号恢复模型的训练过程包括以下步骤：获取通信系统的接收信号和发送信号的数据集；对所述数据集进行预处理，并且以接收信号作为输入，发送信号作为标签将所述数据集划分为训练集、验证集和测试集；基于训练集和验证集对时域卷积网络进行训练和验证，基于测试集对训练和验证后的时域卷积网络进行测试，获得信号恢复模型，所述信号恢复模型包括非因果卷积层、非因果膨胀卷积层和残差模块。与现有技术相比，本发明有误码率低、信号检测可靠性高等优点。

本发明授权一种基于时域卷积网络的通信系统信号检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时域卷积网络的通信系统信号检测方法，其特征在于，方法包括：检测通信系统的接收信号，输入训练获得的信号恢复模型，得到恢复的发送信号， 所述信号恢复模型基于时域卷积网络构建，该信号恢复模型的训练过程包括以下步骤： 获取通信系统的接收信号和发送信号的数据集； 对所述数据集进行预处理，并且以接收信号作为输入，发送信号作为标签将所述数据集划分为训练集、验证集和测试集； 基于训练集和验证集对时域卷积网络进行训练和验证，基于测试集对训练和验证后的时域卷积网络进行测试，获得信号恢复模型，所述信号恢复模型包括非因果卷积层、非因果膨胀卷积层和残差模块；其特征在于，所述非因果卷积层的计算表达式为： 其中，yt为非因果卷积的输出，xt-m-j为非因果卷积的输入，m为索引数，fm为卷积核第m个索引，k=2j+1为卷积核的大小，所述非因果卷积的输入包括未来信号序列； 所述非因果膨胀卷积层的计算表达式为： 其中，yt*为非因果膨胀卷积的输出，xt-dm-j为非因果膨胀卷积的输入，d为膨胀系数，m为索引数，fm为卷积核第m个索引，k=2j+1为卷积核的大小，所述非因果膨胀卷积的输入包括未来信号序列； 所述膨胀系数d=2i-1，根据所述膨胀系数，感受野的表达式为： 其中，R为感受野，nres为网络中残差模块的数量，k=2j+1为卷积核的大小，di为单个残差模块中第i层的膨胀系数，所述感受野通过增大卷积核的大小和膨胀系数中的一种或多种进行扩大； 所述残差模块包括2层膨胀卷积层和一层1×1卷积层，应用Relu函数作为激活函数，并加入WeightNorm和Dropout正则化网络。

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