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龙图腾网获悉北京大学申请的专利多模态信息辅助的信道自适应高频双功能波形设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：CN119696643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202411866656.1，技术领域涉及：H04B7/06；该发明授权多模态信息辅助的信道自适应高频双功能波形设计方法是由程翔;杨宗辉;高诗简设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态信息辅助的信道自适应高频双功能波形设计方法在说明书摘要公布了：本发明公布了一种多模态信息辅助的信道自适应高频双功能波形设计方法，属于无线通信技术领域，包括构建复值波束斜视自适应预编码网络模型CSP‑Net，通过输入复值通感信道多模态数据训练CSP‑Net，联合输出时延器、移相器和功率分配的参数，实现高频系统通感一体化的双功能波形优化设计。本发明利用通信与感知信道多模态信息，能够解决高频段下通信感知性能难以兼顾的问题，并降低混合预编码信号处理过程的计算复杂度。

本发明授权多模态信息辅助的信道自适应高频双功能波形设计方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态信息辅助的信道自适应高频双功能波形设计方法，其特征在于，构建复值波束斜视自适应预编码网络模型CSP-Net，通过输入复值通感信道多模态数据训练CSP-Net，联合输出时延器、移相器和功率分配的参数，实现高频系统通感一体化的双功能波形优化设计；包括如下步骤：S1：构建复值波束斜视自适应预编码网络模型CSP-Net；CSP-Net模型的输入为通信信道数据和感知信道数据；输出为混合预编码的参数预测；CSP-Net模型包括通信信道特征提取模块、感知信道特征提取模块、特征融合层以及参数设计模块；通信信道特征提取模块用于处理通信信道数据；感知信道特征提取模块用于处理感知信道数据；特征融合层用于进一步对通信与感知信道级联后的特征进行融合增强处理；参数设计模块PD-Net用于处理融合增强后的通信与感知信道特征，输出混合预编码的参数预测；S2：设计损失函数，对CSP-Net模型进行离线训练学习；损失函数同时包含通信感知信道相关性、通信性能、感知性能；包括：S21：将训练数据划分批次，在每一轮网络更新迭代中依次输入CSP-Net，进行前向计算，得到混合预编码的参数预测值；S22：根据对应的通信与感知信道数据，以及S21中得到的参数预测值，计算每一批次的损失函数；S23：根据损失函数，对CSP-Net网络参数进行更新；S3：将实际系统估计得到的通信信道与感知信道多模态数据进行预处理，获取复值通信信道样本协方差矩阵数据和复值感知目标响应矩阵，并进行功率归一化；S4：将预处理后的数据作为训练学习后的CSP-Net模型的输入，利用训练好的CSP-Net模型依次预测当前通信与感知信道下的最优一体化混合预编码参数向量；S5：将CSP-Net的输出向量进行后处理，得到混合预编码的时延、移相器以及功率分配值，完成高频系统的一体化混合预编码参数确定；S6：将待发送给用户的通信符号输入混合预编码信号处理模块，输出双功能波形；通过上述步骤，实现多模态信息辅助的信道自适应高频双功能波形设计。

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