买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江师范大学申请的专利基于雷达环境感知与RIS功率分布模式的波束预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：CN120321705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510819557.6，技术领域涉及：H04W24/08；该发明授权基于雷达环境感知与RIS功率分布模式的波束预测方法是由张星熠设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于雷达环境感知与RIS功率分布模式的波束预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于雷达环境感知与RIS功率分布模式的波束预测方法，属于通讯技术领域，包括：获取每个时间步的雷达点云数据，并利用多层感知机和最大池化层对雷达点云数据进行特征提取，得到雷达点云特征；获取RIS功率延迟分布数据图，并利用CNN卷积层和位置编码，提取RIS功率延迟分布特征；利用跨模态融合模块对两种特征进行融合；利用Transformer编码器对融合特征进行编码，得到包含时空依赖的编码特征；计算每个目标的动态权重，并利用动态权重对编码特征进行加权聚合；利用Transformer解码器对加权聚合特征进行解码，并得到波束预测结果。通过上述方法，本发明提高了提高波束预测预测精度。

本发明授权基于雷达环境感知与RIS功率分布模式的波束预测方法在权利要求书中公布了：1.基于雷达环境感知与RIS功率分布模式的波束预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取雷达时间序列数据中每个时间步的雷达点云数据，并利用多层感知机和最大池化层对每个时间步的雷达点云数据进行特征提取，得到雷达点云特征； 获取RIS功率延迟分布数据图，并利用CNN卷积层和位置编码，提取RIS功率延迟分布特征； 利用跨模态融合模块对提取的雷达点云特征和RIS功率延迟分布特征进行特征融合，获取融合特征；具体包括： 利用注意力机制构建目标关联特征矩阵： ； 其中，表示t时刻的雷达点云特征，表示t时刻的RIS功率延迟分布特征，表示雷达特征线性变换后得到的查询空间矩阵；表示RIS功率延迟分布特征线性变化后得到的键空间矩阵；dk表示注意力机制的维度压缩因子，Dr表示雷达点云特征维度，表示RIS功率延迟分布特征维度； 基于目标关联特征矩阵得到RIS功率延迟分布特征转换到雷达点云维度的转换特征，并与雷达点云特征进行融合，得到融合特征： ； 其中，Wv表示RIS功率延迟分布特征线性变化后得到的值空间矩阵，LayerNorm表示层归一化函数； 利用Transformer编码器对获取的融合特征进行编码，得到包含时空依赖的编码特征； 计算每个目标的动态权重，并利用动态权重对所述编码特征进行加权聚合，得到加权聚合特征； 利用Transformer解码器对加权聚合特征进行解码，并得到波束预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江师范大学，其通讯地址为：321001 浙江省金华市迎宾大道688号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。