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龙图腾网获悉青岛百恒新能源技术有限公司;大唐同心新能源有限公司申请的专利一种提升5G移动通信频谱效率的复用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：CN120602947B 。

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：202511092747.9，技术领域涉及：H04W16/10；该发明授权一种提升5G移动通信频谱效率的复用方法及系统是由余向兵;张成明;马程;马涛;兰亚龙;马腾设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种提升5G移动通信频谱效率的复用方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种提升5G移动通信频谱效率的复用方法及系统，属于动态频谱多路复用通信技术领域。该方法包括：采集实时信息、利用神经网络模型预测频谱可用性及频带间干扰、生成动态频谱复用策略、下发策略并调整参数和持续监测与优化。本发明采用融合MLP和LSTM网络的智能预测模型，提供频谱可用性与频带间干扰预测，并生成预测置信度信息；运用自适应多目标智能优化算法，该算法能根据实时网络动态调整优化权重；通过5G基站的智能重构能力，结合本地实时信息进行局部最优性判断；并利用在线学习机制实现持续监测与闭环优化。本发明能够实现对5G网络频谱资源的动态化智能管理，显著提升5G移动通信频谱效率。

本发明授权一种提升5G移动通信频谱效率的复用方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种提升5G移动通信频谱效率的复用方法，其特征在于，所述方法包括： 采集多个5G基站的实时信息，其中，所述实时信息有时隙信道占用状态、用户业务需求信息以及由网络管理系统预设的频资源优先级映射表； 基于所述实时信息，利用神经网络模型预测频谱可用性及频带间干扰，生成预测结果,其中包括：构建包含梯度增长器MLP网络和长短期记忆LSTM网络的神经网络模型；所述神经网络模型中MLP网络，提取和融合实时信息的静态特征和非线性关系，生成静态特征数据；所述神经网络模型中的LSTM网络，捕获实时信息的时间序列特征，生成动态变化规律；通过深度融合所述静态特征数据和动态变化规律，生成预测结果，所述预测结果为频谱可用性预测数据、频带间干扰预测数据和预测置信度信息，所述预测置信度信息为对频谱可用性预测数据和频带间干扰预测数据的可靠程度或不确定性的量化评估； 根据所述预测结果和预设的频资源优先级映射表，生成动态频谱复用策略；其中，所述动态频谱复用策略包含时分复用和频分复用的联合调度方案；其中包括：基于所述频谱可用性预测数据和频带间干扰预测数据，结合实时时隙信道占用状态，构建频谱复用决策空间，并量化各空闲资源块或低干扰资源块的复用干扰风险；根据所述预设的频资源优先级映射表、用户业务需求信息和预测置信度信息，运用自适应智能优化算法，在频谱复用决策空间内确定最优频谱资源块分配方案；基于所述最优频谱资源块分配方案，协同调整5G基站的波束赋形参数功率分配和资源块调度方案，生成动态频谱复用策略； 将所述动态频谱复用策略下发至对应的5G基站，调整频谱使用参数； 持续监测调整后的频谱实际使用效果并实时更新神经网络模型，优化频谱复用策略； 其中，所述在频谱复用决策空间内确定最优的频谱资源块分配方案包括：所述自适应智能优化算法以最小化整体网络干扰、最大化系统吞吐量和保障高优先级用户服务质量为目标优化函数，在频谱复用决策空间内进行寻优；所述自适应智能优化算法根据实时网络负载变化、用户移动性以及信道环境动态，实时调整优化权重，生成最优的频谱资源块分配方案。

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