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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于多模态融合的射线追踪实测修正方法、系统及电子设备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：CN120067971B 。

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：202510050268.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多模态融合的射线追踪实测修正方法、系统及电子设备是由高晶亮;周函煜;李赞;季昱;毕德鑫;徐至夏设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态融合的射线追踪实测修正方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态融合的射线追踪实测修正方法、系统及电子设备，主要解决传统模型在复杂传播环境下预测精度不足的问题。其实现方案包括：分别获取卷积层训练样本集、测试样本集及包括实测数据的自注意力层训练样本集；构建包括卷积神经网络模块、自注意力机制模块及融合模块的多模态融合网络模型，这些模块依次级联；利用训练样本集对多模态融合的预测网络模型进行训练；将测试样本集作为训练好的预测网络模型的输入进行前向传播，得到电波传播实测接收功率预测值。本发明有效减小了复杂场景下接收点功率实测值与理论值的误差，能针对性地处理不同类型的数据，提高接收功率预测精度，满足复杂传播环境的应用需求，可用于电子对抗、自动化指挥等系统及电磁波传播。

本发明授权基于多模态融合的射线追踪实测修正方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合的射线追踪实测修正方法，其特征在于，包括： 分别获取卷积层训练样本集、自注意力层训练样本集、测试样本集，其中包括实测数据； 所述获取卷积层训练样本集，是将建筑物高度特征向量、发射点位置特征向量及接收点位置特征向量这三个特征向量在通道维度进行拼接，生成包含多模态信息的三维张量； 所述获取自注意力层训练样本集，是先对目标点的电波特性影响因子与辅助点的实测值及其影响因子进行归一化，再将归一化后的个目标点向量集合分别与个辅助点向量集合进行拼接，得到个拼接向量，选取中的个向量作为训练样本集，； 所述获取测试样本集，是将拼接向量中剩余的个拼接向量作为测试样本集； 构建包括卷积神经网络模块、自注意力机制模块及融合模块的多模态融合网络模型，所述模块与所述模块并联后再与所述模块级联； 利用训练样本集对多模态融合的预测网络模型进行训练； 将测试样本集作为训练好的预测网络模型的输入进行前向传播，得到包含个电波传播实测接收功率预测值。

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