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龙图腾网获悉北京大学申请的专利基于预训练大语言模型的无线通信物理层多任务处理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：CN119835673B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411979913.2，技术领域涉及：H04W24/06；该发明授权基于预训练大语言模型的无线通信物理层多任务处理方法是由程翔;刘轩宇;刘伯珣;高诗简设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于预训练大语言模型的无线通信物理层多任务处理方法在说明书摘要公布了：本发明公布了一种基于预训练大语言模型的无线通信物理层多任务处理方法,属于无线通信技术领域，基于预训练大语言模型构建无线通信系统物理层多任务大模型，并在基站侧部署，通过用户历史数据进行训练，训练完成后进行在线推理，可用于完成信道估计、信道预测、距离估计、路损估计、波束成形等多个任务，模型部署难度低、训练开销小且保持了模型精度。

本发明授权基于预训练大语言模型的无线通信物理层多任务处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于预训练大语言模型的无线通信物理层多任务处理方法，其特征在于，基于预训练大语言模型构建无线通信系统物理层多任务大模型，并在基站侧部署，通过用户历史数据进行训练，训练完成后进行在线推理，从而完成无线通信系统物理层的多个任务；包括如下步骤： 1获得无线通信系统多任务混合数据集，作为模型训练数据集； 每个数据集样本包括一段连续时间内的前P个时间采样点的上行低频链路接收的导频信号，后L个时间采样点的下行低频链路的信道状态信息CSI数据以及用户与基站的距离和路径损耗，毫米波下行最优波束序号； 2基于预训练大语言模型构建无线通信系统物理层多任务网络模型，包括预处理模块，多任务适配器模块，预训练大模型骨干网络模块和多任务输出模块； 网络模型的输入为前P个时刻的用户上行低频导频信号，输出对应各物理层任务的目标输出，即前P个时刻用户上行低频CSI，后L个时刻用户下行低频CSI，用户距离基站的距离与路径损耗，毫米波下行波束向量； 利用步骤1中得到的训练数据集，对所构建的无线通信系统物理层多任务网络模型进行训练，得到训练好的无线通信系统物理层多任务网络模型； 3将训练好的无线通信系统物理层多任务网络模型部署到无线通信系统的基站侧，根据用户上行低频导频信号在线推理完成多个物理层任务； 通过以上步骤，即可实现无线通信系统基站侧的物理层多任务的处理。

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