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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种机器联觉赋能的多模态智能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：CN119788221B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411880046.7，技术领域涉及：H04B17/391；该发明授权一种机器联觉赋能的多模态智能信道建模方法是由程翔;韩增瑞;白露;黄子蔚设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器联觉赋能的多模态智能信道建模方法在说明书摘要公布了：本发明公布了一种机器联觉赋能的多模态智能信道建模方法，属于无线通信技术领域，通过设计散射体识别算法，智能化解析并建模感知数据LiDAR点云与电磁传播散射体间的非线性映射关系，并构建多模态智能信道模型，包含簇的数量、距离、角度、时延和功率参数，有效捕捉无线通信环境‑信道非平稳和一致性，可为通信系统的算法设计与性能评估提供高精度的信道建模方案。

本发明授权一种机器联觉赋能的多模态智能信道建模方法在权利要求书中公布了：1.一种机器联觉赋能的多模态智能信道建模方法，其特征在于，设计散射体识别算法，智能化解析并建模感知数据LiDAR点云与电磁传播散射体间的非线性映射关系，并构建多模态智能信道模型，有效捕捉无线通信环境-信道非平稳和一致性；包括： 1构建高保真的通信与感知智能融合数据集，包含LiDAR点云和电磁传播散射体信息； 2进行数据预处理，获取有效LiDAR点云； 3对预处理后的有效LiDAR点云，分别进行密度、高度、与发射端和接收端的距离之和的平均值的栅格化特征提取，分别得到LiDAR点云的密度栅格特征、LiDAR点云的高度栅格特征和LiDAR点云的距离栅格特征； 4通过设计散射体识别算法ScaR，解析并建模感知数据LiDAR点云和电磁传播散射体间的复杂映射关系，进行散射体识别预测，获得每一个LiDAR点云栅格中的散射体的个数；包括： ScaR算法的输入是有效LiDAR点云的密度、高度和距离栅格特征；输出为可视区域内的散射体形成的栅格地图； 隐含层结构包括卷积神经网络SegNet和任务特定模块；SegNet采用编码器-解码器结构，编码器通过一系列卷积层提取特征，解码器则通过反卷积将特征图恢复成与输入图像相同大小的分割图；解码器使用来自编码器池化层的池化索引信息；任务特定模块包括图像插值层、卷积层、批量归一化层和激活函数，用于调整SegNet的任务头输出维度，从而实现散射体栅格地图的输出； 5在初始时刻，利用LiDAR点云识别电磁传播散射体栅格地图，将散射体栅格地图转换为散射体点坐标，获得的信息包括散射体的数量、时延和角度参数；同时区分动态散射体和静态散射体，并进一步获得动态簇、静态簇； 6在下一个时刻，基于当前时刻的LiDAR点云数据，对当前时刻的散射体进行识别，区分动态散射体、静态散射体并获得动态簇、静态簇； 7构建SoM赋能的LiDAR点云辅助的多模态智能信道模型，高精度建模簇的数量、距离、角度、时延和时延参数；包括： S71：搭建基于孪生簇的环境嵌入的无线信道模型的架构，采用虚拟链路的方式表示电磁空间中的孪生簇之间的传输过程； S72：确定信道冲激响应；机器联觉赋能的多模态智能信道模型的信道冲激响应表示为： 其中，ht,τ为信道冲激响应，Jst和Jdt分别为静态簇和动态簇的数量，Ist和Idt分别为静态散射体和动态散射体的数量，为莱斯因子，hLoSt、hGRt、和分别为LoS分量、地面反射分量、经过第k个静态簇内的第ki个静态散射体和经过动态簇内的第lj个动态散射体的复信道增益，τLoS、τGR、和分别为与上述四个复信道增益对应的时延；ΘGR、Θs和Θd分别表示地面反射分量、静态簇和动态簇的功率比例，三者之和为1； S73：计算信道传输函数并引入频率相关因子，分别建模来自动、静态簇的频率相关路径增益； 基于信道冲激响应，关于时延τ做傅里叶变化，得到信道传输函数，表示为： 引入频率相关因子后表示为： 其中，为频率相关因子；Ht,f为信道传输函数； 由此获得与频率相关的路径增益，实现机器联觉赋能的多模态智能信道建模。

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