发明专利 已授权

基于深度学习由智能反射面辅助环境感知与通信优化方法

📄 申请号:CN202411731111.X 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2024-11-29
公开号
CN119675712B
公开日
2026-01-02
申请人
浙江工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

无线通信, 环境感知, 智能超表面通信, 通信网络优化, 感知通信一体化

摘要

本发明公开了一种基于深度学习由智能反射面辅助的环境感知与通信优化方法;该方法中,多个用户UE在多个观测时间帧内通过反射面辅助向接入点AP发送导频信号。AP构建基于残差网络、长短期记忆网络LSTM和多层感知机MLP组成的深度学习网络,包括自适应反射面优化网络逐帧优化反射面系数,环境感知网络利用接收信号中获得感知空间的点云分布,以及通信优化网络输出下行通信波束赋形以及反射面反射矩阵。本发明可以有效提升AP的环境感知精度以及系统下行传输速率。

常见问题

这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN119675712B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:45 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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