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龙图腾网恭喜中国科学院声学研究所申请的专利一种基于簇自注意力机制的神经网络水声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：CN117240666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202311051854.8，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权一种基于簇自注意力机制的神经网络水声信道估计方法是由王迪雅;张永霖;台玉朋;王海斌;汪俊;吴立新设计研发完成，并于2023-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于簇自注意力机制的神经网络水声信道估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于簇自注意力机制的神经网络水声信道估计方法，该方法包括：接收正交频分复用水声通信系统的时域OFDM信号，并转换为频域OFDM信号；基于导频信息，对频域OFDM信号进行信道LS粗估计；基于LS粗估计结果，通过参考阈值进行簇位置识别；将LS粗估计结果和簇位置识别结果输入预先建立和训练好的水声信道估计模型，得到水声信道估计结果；所述水声信道估计模型采用基于簇自注意力机制的复数神经网络。本发明使得神经网络能够将注意力集中在簇内的特征上；将水声信道分为趋势和随机两部分分量进行特征提取，并通过特征融合来获得更加全面的特性信息。该发明实现了结合水声信道特性的良好神经网络架构设计。

本发明授权一种基于簇自注意力机制的神经网络水声信道估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于簇自注意力机制的神经网络水声信道估计方法，所述方法包括：步骤1接收正交频分复用水声通信系统的时域OFDM信号，并转换为频域OFDM信号；步骤2基于导频信息，对频域OFDM信号进行信道LS粗估计；步骤3基于LS粗估计结果，通过参考阈值进行簇位置识别；步骤4将LS粗估计结果和簇位置识别结果输入预先建立和训练好的水声信道估计模型，得到水声信道估计结果；所述水声信道估计模型采用基于簇自注意力机制的复数神经网络；所述水声信道估计模型的输入为信道LS粗估计结果hLS和信道的簇位置信息向量p，输出为水声信道的估计结果hCSA，满足下式： 其中，F表示训练好的水声信道估计模型，θ表示模型参数；所述水声信道估计模型包括一维复数卷积神经网络、簇自注意力模块和卷积模块，其中卷积模块包括修正线性单元和一维复数卷积神经网络；所述水声信道估计模型满足下式： 其中resl＝gl-1,t…attentiong0hLS；θ0；θl-1,t-attentiongl-1,t…attentiong0hLS；θ0；θl-1,t 表示神经网络中训练参数，L表示复数卷积神经网络总层数，ωl以及bl分别代表第l复数卷积神经网络层的权重向量以及偏差向量，θl表示第l复数卷积神经网络层的参数，gl表示第l复数卷积神经网络层的输出，l∈[0,L-1]，下角标r,t分别表示random分量和trend分量对应的层，attention表示经过簇自注意力模块，resl表示第l-1层trend分量经过簇自注意力模块前后的残差，concat表示特征图堆叠操作，即将random分量和残差分量特征图堆叠。

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