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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于局部相位误差校准的轨道交通智能射线追踪信道建模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：CN120357984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510806325.7，技术领域涉及：H04B17/391；该发明授权一种基于局部相位误差校准的轨道交通智能射线追踪信道建模方法是由兰蒙;刘剑锋;王盛宇;黄新林;梅萌;徐中伟设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于局部相位误差校准的轨道交通智能射线追踪信道建模方法在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种基于局部相位误差校准的轨道交通智能射线追踪信道建模方法，旨在解决高速密集轨道交通场景下传统射线追踪技术因环境建模误差、动态相位失真导致的信道建模不精确问题。首先，构建包含发射端和接收端的智能铁路通信系统三维几何模型，利用射线追踪仿真生成多径参数，并基于多径参数建立确定性频率响应模型；其次，在确定性模型中叠加独立同分布的vonMises相位误差，形成随机信道模型；最后，利用实测数据集优化材料电磁参数向量，最小化射线追踪预测与实测数据的差异，提升模型在未知位置的泛化能力。

本发明授权一种基于局部相位误差校准的轨道交通智能射线追踪信道建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于局部相位误差校准的轨道交通智能射线追踪信道建模方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：构建包含发射端和接收端的智能铁路通信系统三维几何模型，利用射线追踪仿真生成多径参数，并基于多径参数建立确定性频率响应模型； 步骤2：在确定性模型中叠加局部相位误差项，将每条路径的相位误差建模为独立同分布的vonMises分布，其浓度参数可调节以匹配实际误差分布； 步骤3：利用实测数据集优化材料电磁参数向量，最小化射线追踪预测与实测数据的差异，提升模型在未知位置的泛化能力； 步骤1包括以下步骤： 步骤1.1在智能铁路场景中，发射端Tx和接收端Rx分别位于三维笛卡尔坐标系中的位置和；发射端和接收端分别配备了和个天线阵列；车地的信号传输发生在一个带宽为的频段，其中，为信号最高频率，为信号最低频率，载波的中心频率为； 步骤1.2通过射线追踪计算出的路径，仿真模型根据场景几何特征、发射端和接收端位置，以及材料属性向量对信道进行建模； 射线追踪法将输入信息映射为条可行的传播路径参数，路径参数包括复振幅、传播时延、出发角和到达角，RT生成的路径特征，其函数表示为 其中，将输入坐标和材料参数映射到条路径的参数中，每条传播路径由复振幅、延迟s、一对离去角和一对到达角来描述； 其中，包括从发射机角度看的仰角，和方位角，包含接收器处的仰角和方位角； 步骤1.3通过射线追踪生成的多径参数，重建每条路径在每个子载波频率上的频率响应；具体地，单条路径的信道频率响应表示为 其中，是路径的复振幅，是路径的时延，和分别是接收端和发射端的天线引导向量，为Kronecker积，为发射天线引导向量的共轭； 将所有路径在所有子载波上的贡献累加，得到整个系统的频率响应模型： 其中，为由时延、出发角和到达角共同决定的相位贡献： 为与传播时延相关的子载波频率相位的延迟在频域的投影，是一个的向量，表示该路径p对不同子载波上的相移： ； 步骤2中，为了补偿误差，引入相位误差项，该误差遵循vonMises分布，其中均值为0，集中度参数； 相位误差引入后，信道模型变为： 其中，是独立同分布的相位误差项，满足vonMises分布；得到相位误差向量和相位因子误差向量； 将相位误差融入确定性模型后，得到随机模型为： 其中，为矩阵，表示由所有路径的振幅和天线引导向量构成的确定性部分。

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