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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于神经射线追踪的信道知识地图构建方法及系统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：CN119830722B 。

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：202411881342.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于神经射线追踪的信道知识地图构建方法及系统是由孙舒;刘星晨;陶梅霞设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经射线追踪的信道知识地图构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于神经射线追踪的信道知识地图构建方法及系统，包括：通过部署信道探测设备，收集电磁波传播的实测数据；对实测数据进行预处理；利用预处理后的数据和材料库，训练深度学习模型，使得深度学习模型能够学习电磁波与环境相互作用的复杂非线性关系；通过训练好的基于神经网络的射线追踪框架，在给定三维地图和分辨率后，对每一个位置进行神经射线追踪，并根据得到的多径级信道信息，对相关信道参数进行预测，生成当前环境下的信道知识地图并设置合适的数值将其可视化。本发明利用神经网络对非线性关系的拟合能力将其用于计算射线与环境交互效果，能更好地预测实际场景中的材质电磁特性，并具有出色的迁移能力。

本发明授权基于神经射线追踪的信道知识地图构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经射线追踪的信道知识地图构建方法，其特征在于，包括： 步骤S1：收集电磁波传播的实测数据； 步骤S2：对所述实测数据进行预处理； 步骤S3：利用预处理后的数据和材料库，训练深度学习模型，使得所述深度学习模型能够学习电磁波与环境相互作用的复杂非线性关系； 步骤S4：通过训练好的基于神经网络的射线追踪框架，在给定三维地图和分辨率后，对每一个位置进行神经射线追踪，并根据得到的多径级信道信息，对相关信道参数进行预测，生成当前环境下的信道知识地图并将其可视化； 所述步骤S3中，通过训练好的神经网络，对信号传播进行建模，步骤包括： 步骤S3.1：通过传统射线追踪算法，找到所有可达路径以及射线与环境的所有交互点； 步骤S3.2：对于每条路径的每次交互，将材质编号，辅助信息输入材料信息嵌入网络，得到对材料电磁特性进行编码，得到材质信息嵌入向量； 步骤S3.3：将材质嵌入向量与入射波信息输入共享层和反射散射损耗预测网络，得到此次交互的对应损耗； 步骤S3.4：将每条路径的所有交互损耗汇总，得到路径总损耗以及接收端接收功率； 所述步骤S4包括对多径的窄带信道模型进行预测，所述多径的窄带信道模型，如下式： 其中，表示传播路径的个数，表示载波频率，分别表示接收端与发射端天线单元个数，分别表示第条路径的幅度损耗与传播时延； 根据第条路径与环境的交互次数，从发射端到接收端，电场的幅度由于与物体的交互而逐渐减小，令表示第i次交互入射波电场的幅度，则接收端的电场幅度如下： 其中，代表第次交互对第条路径的电场的转移函数，是第条路径的总交互次数。

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