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龙图腾网获悉信通院车联网创新中心(成都)有限公司申请的专利一种基于自注意力机制残差复合网络的C-V2X通信辅助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：CN116170843B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202211727879.0，技术领域涉及：H04W28/04；该发明授权一种基于自注意力机制残差复合网络的C-V2X通信辅助系统是由覃翔宇设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自注意力机制残差复合网络的C-V2X通信辅助系统在说明书摘要公布了：本发明属于车联网领域，特别涉及到了一种基于自注意力机制残差复合网络的C‑V2X通信辅助系统，该系统部署在车载OBU单元，该系统包括有路况采集模块、信道检测模块、拥堵预测模块、拥堵判定模块、数据分流模块；路况采集模块获取车况数据；信道检测模块获取前方的信道信息数据；车况信息、信道信息数据输入拥堵预测模块中，拥堵预测模块内部的神经网络计算并输出计算后的参数至拥堵判定模块，拥堵判定模块根据参数判定结果，选择是否对数据进行分流。该系统的设置，实现对所属车道前方路段的通信质量进行预测，并根据预测结果选择是否对通信数据进行分流，达到对通信质量提前预测、实时辅助的功能。

本发明授权一种基于自注意力机制残差复合网络的C-V2X通信辅助系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自注意力机制残差复合网络的C-V2X通信辅助系统，该系统部署在车载OBU单元，其特征在于，该系统包括有路况采集模块、信道检测模块、拥堵预测模块、拥堵判定模块、数据分流模块； 路况采集模块获取车况数据；信道检测模块获取前方的信道信息数据；车况信息、信道信息数据输入拥堵预测模块中，拥堵预测模块内部的神经网络计算并输出计算后的参数至拥堵判定模块，拥堵判定模块根据参数判定结果，选择是否对数据进行分流； 拥堵预测模块中的预测功能由LSTM长短期循环神经网络与基于自注意力机制的编解码器组成的残差复合网络实现； 拥堵预测模块整合并预处理路况采集模块、信道检测模块中输出的数据主要包括有以下步骤： 步骤1：参数初始化； 步骤2：数据分割； 步骤3：拥堵预测； 在步骤3中，将分割后包含车况、信道信息的特征数据Xt作为残差复合网络的原值输入，通过单独的长短期循环神经网络LSTM循环迭代，提取趋势向量： 将趋势值与原值相减以求得残差δ； δ＝X't-Xt； 以δ作为编码器端Encoder网络的输入，并编码提取包含δ特征信息的背景向量，编码器端采用另外随机初始化的LSTM长短期循环神经网络； C＝[ct,ht]＝Encoderδ； 其中，ct为编码器在迭代过程中保存的单元状态向量，ht为编码器在迭代过程中保存的隐藏状态向量，二者拼接为背景向量C； 在解码器的自注意力子层SASelf-Attention中，将背景向量C与线性矩阵点积映射为Query查询矩阵Q、Key键位矩阵K、Value值位矩阵V，计算Q、K、V之间存在的自注意力关系： 其中，skj,qi为相关程度分数方程score： 以含有路段车道、信道信息自注意力关系的zi替代随机矩阵初始化解码器端LSTM单元，并将残差δ作为解码器端输入；通过解码器端网络约束残差的差异性后的输入结果δ'： δ'＝Decoderzi,δ； 经约束后的残差δ'与预测趋势σ叠加为最终预测结果σ'：

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