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龙图腾网获悉云南省通信产业服务有限公司申请的专利基于机器学习和地理环境信息的无线信道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：CN120107613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510064472.1，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权基于机器学习和地理环境信息的无线信道预测方法是由杨亚;张凌;于嘉;王东鸿;徐明熙;聂云锋;孙羽设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习和地理环境信息的无线信道预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习和地理环境信息的无线信道预测方法，属于智能信道预测领域。该方法通过卷积神经网络的多层结构从低级到高级提取地形图像中的地形特征信息和信道状态信息值，并将其编码为高维状态向量作为全连接神经网络的输入；全连接神经网络分析和学习地形特征高维状态向量和对应区域的信道状态信息CSI值之间的复杂关系，实现户外无线信道预测。本发明提高了深度神经信道预测网络的准确度，有助于在缺乏基础设施的偏远地区或灾难现场更高效地部署无人机基站。

本发明授权基于机器学习和地理环境信息的无线信道预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习和地理环境信息的无线信道预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取待部署无人机基站的场景图像以及等高线密度IL、坡度S和坡向A信息，与对应无人机高度下的CSI信息，包括信道容量C、地面节点接收功率P和时延D，与无人机高度H组合； 步骤S2：将所述场景图像输入训练好的卷积神经网络模块中，输出得到地形特征的高维状态向量； 步骤S3：将所述的高维状态向量输入训练好的全连接神经网络信道预测模型中，得到所述场景图像的信道预测结果； 步骤S4：根据所述信道预测结果，完成对上述全连接神经网络信道预测模型的评估，实现在场景中快速部署无人机基站； 所述步骤S2具体为： 将输入地形图像与其对应的初始信道状态信息C、P、D以及无人机部署高度H作为联合特征输入卷积神经网络； 在第二卷积层中，卷积核对第一层提取的低级特征进行中级抽象，逐步学习地形特征与信道时延D的中尺度关系，以及信道容量C在不同无人机高度H下的分布趋势，在第二卷积层后，通过最大池化层对中级特征进行空间压缩，提取关键的信道与地形关联特性； 将池化后的特征图输入第三卷积层，对地形特征IL、S、A与信道特征C、P、D及无人机高度H之间的全局关系进行高级抽象与融合，并通过最大池化层进一步压缩特征图的空间尺寸，将特征表示集中到更小的空间范围内，减少数据冗余，保留高层特征的全局信息，用高维状态向量表示； 所述步骤S3具体为： 将卷积神经网络输出的高维状态向量输入至全连接神经网络的输入层，全连接网络通过逐层处理，逐步学习高维状态向量的潜在特征模式，并预测信道状态C、P、D和最优的无人机部署高度H； 对输入的高维状态向量进行初步特征组合，通过非线性激活函数捕捉地形特征IL、S、A与信道状态C、P、D及无人机高度H之间的复杂非线性关系，生成初步的综合性高维表示； 将初步提取的综合特征传递至全连接层，进一步抽象高维特征，提炼地形特征与信道性能指标之间的深层次关联； 进一步对特征进行压缩与优化，综合地形特征与信道性能的全局模式，结合无人机高度H对信道状态的影响，生成对信道状态和最优无人机部署高度具有预测能力的特征表示； 将隐藏层提取的综合特征映射为信道状态C、P、D和无人机部署高度H的具体预测值，为部署无人机基站提供信道性能预测以及无人机最佳部署高度。

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