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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于多模态融合的车联网信道预测方法及相关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：CN120342527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510826145.5，技术领域涉及：H04B17/391；该发明授权一种基于多模态融合的车联网信道预测方法及相关设备是由刘家佳;金子腾;雷家豪设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态融合的车联网信道预测方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明涉及车联网通信技术领域，公开了一种基于多模态融合的车联网信道预测方法及相关设备。该方法包括构建车联网信道的城市道路场景，在城市道路场景中结合天气场景获取得到已知时间帧数据和未知待预测时间帧数据；并进行数据增强和数据向量表示以及位置信息处理得到多模态向量，对多模态向量进行特征提取及拼接处理得到多模态特征向量；将多模态特征向量进行模态间的深度融合得到联合特征向量；对联合特征向量通过多层感知机模块进行非线性映射，并输出得到信道索引概率分布，以信道索引概率分布对车联网信道进行预测。本发明解决现有技术中存在的单模态感知能力受限、原始数据质量欠佳、复杂场景下鲁棒性不足的技术问题。

本发明授权一种基于多模态融合的车联网信道预测方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合的车联网信道预测方法，其特征在于，包括： 构建车联网信道的城市道路场景，在城市道路场景中结合天气场景获取得到已知时间帧数据和未知待预测时间帧数据； 其中，所述天气场景包括晴天场景、雨天场景以及雪天场景； 所述已知时间帧数据包括信道索引值、通信信号时间帧序号、车辆及RSU的位置坐标、RGB图像、LiDAR点云； 所述未知待预测时间帧数据包括通信信号时间帧序号、车辆及RSU的位置坐标、RGB图像、LiDAR点云； 将已知时间帧数据和未知待预测数据进行数据增强和数据向量表示以及位置信息处理得到多模态向量，并对多模态向量进行特征提取及拼接处理得到多模态特征向量； 其中，所述数据增强包括图像增强和点云增强； 其中，图像增强包括亮度调整、对比度增强、伽马校正、高斯模糊以及背景遮罩； 点云增强的过程包括通过参考二维鸟瞰图进行背景过滤，将建筑物位置映射到点云数据中，剔除建筑物位置区域的点云，并将保留的点云集中在车辆运动和道路结构的区域内； 所述数据向量表示包括图像向量表示和点云向量表示； 其中，图像向量表示的过程包括采用RGB三通道格式对图片数据进行向量表示，并通过归一化处理后作为模型输入； 点云向量表示的过程包括首先将关注区域划分为网格，以实现对点云数据的有效向量化表示；通过设置感兴趣区域限制点云范围，并统计每个网格内的密度信息，将其作为向量表示；其次设定了最大密度阈值，当网格内点数超过最大密度阈值时，将其固定为该最大密度阈值；最后对所有网格内的点数进行归一化处理后作为模型输入； 所述位置信息处理多模态数据的空间一致性，通过统一的坐标系标准化方法进行对齐，并通过归一化处理后作为模型输入； 将多模态特征向量输入至Transformer模型中，通过Transformer模型的多头注意力机制和前馈神经网络进行模态间的深度融合得到联合特征向量； 对联合特征向量通过多层感知机模块进行非线性映射，并输出得到信道索引概率分布，以信道索引概率分布对车联网信道进行预测。

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