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龙图腾网获悉微检(天津)信息科技有限公司申请的专利基于信号类别的网络仿真方法、装置、设备、介质及产品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：CN119496708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411623410.1，技术领域涉及：H04L41/14；该发明授权基于信号类别的网络仿真方法、装置、设备、介质及产品是由黄嘉玮;包毅涵设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信号类别的网络仿真方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于信号类别的网络仿真方法、装置、设备、介质及产品。该方法包括：对于每个通信信号，将融合特征输入至信号识别模型，以确定通信信号的类别，其中，融合特征根据通信信号的时序特征和空间特征确定；基于图表示法构建通信网络的模型，图中的每个节点代表通信网络中的网络设备；针对通信信号的每个类别，以满足网络性能要求和最小化成本为目标，优化通信网络的模型的网络拓扑；预测并优化每个类别的通信信号在通信网络中的传播性能。利用融合特征确定通信信号的类别，在构建的网络模型中，针对类别优化网络拓扑和传播性能，提高网络仿真的准确性和鲁棒性，为各类通信信号提供相应优化方案，提高各类通信信号的通信性能。

本发明授权基于信号类别的网络仿真方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于信号类别的网络仿真方法，其特征在于，包括： 对于每个通信信号，将所述通信信号的融合特征输入至信号识别模型，以通过所述信号识别模型确定所述通信信号的类别，其中，所述融合特征根据所述通信信号的时序特征和空间特征确定； 基于图表示法构建通信网络的模型，图中的每个节点代表通信网络中的网络设备； 针对通信信号的每个类别，以满足网络性能要求和最小化成本为目标，优化所述通信网络的模型的网络拓扑； 预测并优化每个类别的通信信号在所述通信网络中的传播性能； 所述针对通信信号的每个类别，以满足网络性能要求和最小化成本为目标，优化所述通信网络的模型的网络拓扑，包括： 基于图神经网络算法，针对所述通信网络的模型的网络拓扑，提取节点的特征和边的特征； 针对通信信号的每个类别，根据所述节点的特征和边的特征，分别确定所述类别对应的网络性能评分和成本评分； 根据所述网络性能评分和所述成本评分，优化所述网络拓扑的节点和边； 所述方法，还包括： 将所述通信信号分别输入至第一神经网络和第二神经网络，以通过所述第一神经网络提取所述通信信号的多尺度的空间特征，通过所述第二神经网络提取所述通信信号的多尺度的时序特征； 将所述空间特征和所述时序特征融合，得到所述通信信号的原始融合特征； 通过深度置信网络将所述原始融合特征转换为抽象特征； 基于特征与类别之间的互信息，从所述抽象特征中选择部分特征，作为所述通信信号的融合特征； 其中，在优化所述网络拓扑时，当不同类别的通信信号在所述通信网络中的传输区域存在重叠，且针对所述不同类别的通信信号的优化方案存在冲突时，以所述传输区域的交集的通信信号网络性能最大化和成本最小化为优化目标，确定在所述传输区域的交集内的网络拓扑优化方案。

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