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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于多模态大模型的波束预测方法、装置、设备及介质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：CN120389773B 。

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：202510743049.4，技术领域涉及：H04B7/06；该发明授权基于多模态大模型的波束预测方法、装置、设备及介质是由于力;赵乙竹;张建华;史廉正;张宇翔设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态大模型的波束预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于多模态大模型的波束预测方法、装置、设备及介质，利用第一多模态环境‑波束数据集对基于多模态大模型的波束预测模型进行一次微调训练；利用小样本训练集对一次微调训练后的基于多模态大模型的波束预测模型进行二次微调训练；根据二次微调训练后的基于多模态大模型的波束预测模型和目标终端在第一时刻的目标多模态环境数据获得目标终端在第一时刻对应的波束；基于多模态大模型的波束预测模型用于根据目标多模态环境数据得到文本嵌入特征和图像嵌入特征，获得与波束选择相关的多模态特征，将多模态特征映射到波束码本中所有波束的概率分布选取概率最大的波束索引对应的波束；本申请的方案具备较高的预测准确性和较强的泛化能力。

本发明授权基于多模态大模型的波束预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态大模型的波束预测方法，其特征在于，包括： 利用第一多模态环境-波束数据集对基于多模态大模型的波束预测模型进行一次微调训练，获得一次微调训练后的基于多模态大模型的波束预测模型；其中，所述第一多模态环境-波束数据集是将第一多模态环境数据集中的每个多模态环境数据与对应位置的最大接收信号功率的波束索引进行匹配得到； 利用小样本训练集对一次微调训练后的基于多模态大模型的波束预测模型进行二次微调训练，获得二次微调训练后的基于多模态大模型的波束预测模型； 根据二次微调训练后的基于多模态大模型的波束预测模型和已采集的目标终端在第一时刻的目标多模态环境数据，获得所述目标终端在第一时刻对应的波束； 其中，所述基于多模态大模型的波束预测模型用于根据所述目标多模态环境数据中的位置信息得到文本嵌入特征和根据所述目标多模态环境数据中的多视角图像得到图像嵌入特征，并根据所述文本嵌入特征和所述图像嵌入特征，获得与波束选择相关的多模态特征，并将所述多模态特征映射到预定义的波束码本中所有波束的概率分布，选取概率最大的波束索引对应的波束作为所述目标终端在第一时刻对应的波束。

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