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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于图神经网络的多小区无线网络分布式资源优化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：CN119603711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411798993.1，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种基于图神经网络的多小区无线网络分布式资源优化方法是由赵健;王鸣鲲;申富饶设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的多小区无线网络分布式资源优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的多小区无线网络分布式资源优化方法，包括：根据多小区无线网络的通信模型，建立所有用户终端设备的总速率和优化问题；设计包含边缘特征嵌入的消息传递图神经网络模型，各类信道信息映射到图的节点和边上；集中式训练图神经网络模型，利用图神经网络的参数化方案来最大化优化问题，在各个小区上分布式部署训练后的图神经网络，实现基于图神经网络的多小区无线网络分布式资源优化。

本发明授权一种基于图神经网络的多小区无线网络分布式资源优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的多小区无线网络分布式资源优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，以最大化多小区的用户终端设备总传输速率和为优化目标，结合小区基站最大功率约束，建立优化问题； 步骤2，针对步骤1建立的优化问题，设计作为图神经网络的输入的图模型，所述图模型包含相邻小区的基站信息和本小区的基站和用户信息； 步骤3，建立包含边缘嵌入的消息传递图神经网络学习框架； 步骤4，以系统用户传输速率和的最大化作为损失函数，训练优化步骤3中设计的图神经网络的学习参数； 步骤5，在各小区基站上分布式部署图神经网络进行波束成形矩阵设计，实现基于图神经网络的多小区无线网络分布式资源优化； 步骤2具体包括： 利用图神经网络将问题建模为如下形式： 将以小区l为单位的通信拓扑模型建立异构图模型Gl＝{NTX,NRX,l,EL}，其中NTX＝{Nl|l≤L}代表整个多小区通信系统的发射节点，即TX节点，所述发射节点包括小区内基站和小区外基站，NTX＝[nTX,1,...,nTX,L]T表示TX节点上的变量,表示TX节点的特征矩阵；NRX,l＝{Ni|i≤Nl,l≤L}代表小区l内的接收节点，即RX节点，即用户节点，NRX,l＝[nRX,l,1,...,nRX,l,L]T表示RX节点上的变量，表示RX节点的特征矩阵；El代表当前小区l所表示的图各节点之间的边，表示边上的变量，表示各条边的边缘特征；dTX、dRX和dE分别表示特征维度，其中是特征到变量的映射函数； 步骤3包括： 构建基于消息传递模型的图神经网络模型，所述图神经网络模型包括初始化模块、节点更新模块以及归一化模块； 图神经网络模型通过初始化模块将复数特征转换为实数特征并预处理，利用节点更新模块聚合邻域信息来迭代更新TX节点、RX节点及边的特征表示，通过归一化模块将输出变量映射为复数形式的波束成形矩阵，同时确保其满足约束条件。

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