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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利无线感知预训练模型的训练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：CN119808876B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411607710.0，技术领域涉及：G06N3/0895；该发明授权无线感知预训练模型的训练方法是由陈彦;宋瑞源;卢智;张东恒;胡洋设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本无线感知预训练模型的训练方法在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于非对称局部一致性重排的无线感知预训练模型的训练方法，该方法包括：对原始信号信息进行相位对齐，得到原始信号信息的样本原始特征图；将样本原始特征图输入无线感知预训练模型的第一神经网络，得到样本原始特征；对样本原始特征图进行第一下采样，得到样本原始特征图的多个初始局部区域特征；基于第一重排规则，对多个初始局部区域特征分别进行特征重排，得到多个增强局部区域特征；以及将由多个增强局部区域特征生成的样本增强特征图输入无线感知预训练模型的第二神经网络，得到样本增强特征；根据样本原始特征和样本增强特征构建相似度损失，对无线感知预训练模型进行训练，得到经训练的无线感知预训练模型。

本发明授权无线感知预训练模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无线感知预训练模型的行为识别方法，包括： 对原始信号信息进行相位对齐，得到所述原始信号信息的样本原始特征图； 将所述样本原始特征图输入无线感知预训练模型的第一神经网络，得到样本原始特征； 对所述样本原始特征图进行第一下采样，得到所述样本原始特征图的多个初始局部区域特征； 基于第一重排规则，对多个所述初始局部区域特征分别进行特征重排，得到多个增强局部区域特征；以及 将由多个所述增强局部区域特征生成的样本增强特征图输入所述无线感知预训练模型的第二神经网络，得到样本增强特征； 根据所述样本原始特征和所述样本增强特征构建相似度损失，对所述无线感知预训练模型进行训练，得到经训练的无线感知预训练模型，在预训练模型的末端添加分类器，并采用数据集进行微调，得到行为识别模型，所述数据集包含四类行为：单人行走、站立、下蹲、多人行走； 所述对原始信号信息进行相位对齐，得到所述原始信号信息的样本原始特征图包括：获取所述原始信号信息中表征同一个接收信号的信号频点的频点相位差以及所述原始信号信息中表征的不同接收信号间的天线相位差；根据所述频点相位差和所述天线相位差，对所述原始信号信息进行相位对齐，得到所述原始信号信息的样本原始特征图； 所述对多个所述初始局部区域特征分别进行特征重排，得到多个增强局部区域特征包括：针对每个所述初始局部区域特征，将行置换矩阵和列置换矩阵其中至少之一与所述初始局部区域特征执行矩阵乘法计算，得到所述增强局部区域特征。

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