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龙图腾网获悉成都工业学院申请的专利基于智能交通的6G通信信号质量优化方法、设备及介质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：CN120730372B 。

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：202511255457.1，技术领域涉及：H04W28/02；该发明授权基于智能交通的6G通信信号质量优化方法、设备及介质是由沈小渝;赵小翔设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能交通的6G通信信号质量优化方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于智能交通的6G通信信号质量优化方法、设备及介质，涉及6G太赫兹通信技术领域，本发明通过联合分析气象数据和通信传播路径数据，识别传统方法无法检测的环境相关性干扰，能够实时跟踪干扰关系变化，通过信道衰减数据的时延扩展和多普勒频移，提取干扰时空特征，对时空联合预测性能进行优化，基于时空图神经网络联合建模实时空间拓扑和时间演化，增强模型预测精度，通过优化策略生成，能够支持多目标优化，并且在优化过程中实时监测优化结果并反馈至模型，快速修正模型偏差，生成干扰优化策略，提高了对干扰优化的全面性和精准性，解决了静态建模、忽略气象、预测滞后、策略僵化，导致通信信号质量差的问题，提高了通信信号质量。

本发明授权基于智能交通的6G通信信号质量优化方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.基于智能交通的6G通信信号质量优化方法，其特征在于，包括以下具体步骤：实时采集气象数据和通信传播路径数据； 根据气象数据计算气象相关衰减，结合通信传播路径数据得到信道衰减数据；其中，所述根据气象数据计算气象相关衰减，结合通信传播路径数据得到信道衰减数据，具体包括：基于通信距离和信号频率确定基础衰减；基于基础衰减，计算自由空间损耗、大气吸收衰减、降雨衰减及云雾衰减；将自由空间损耗、大气吸收衰减、降雨衰减及云雾衰减进行融合，结合传播路径分段修正，得到气象相关衰减；根据通信传播路径数据得到非气象相关衰减，将气象相关衰减和非气象相关衰减融合，得到信道衰减数据； 计算信道衰减数据的时延扩展和多普勒频移，提取干扰时空特征；其中，所述计算信道衰减数据的时延扩展和多普勒频移，提取干扰时空特征，具体包括：获取存在信道衰减数据的信道冲激响应；基于信道冲激响应计算时延扩展和多普勒频移；基于时延扩展提取时域特征；基于多普勒频移提取频域特征；基于波达方向估计干扰源空间分布，提取空域特征； 基于干扰时空特征，识别干扰周期，生成动态干扰关系拓扑；其中，所述基于干扰时空特征，识别干扰周期，生成动态干扰关系拓扑，具体包括：基于傅里叶变换分析信道衰减数据的频谱，识别频谱中的周期性成分，得到频谱干扰周期；基于短时傅里叶变换分析信道衰减数据的时域特征，识别时域中的周期性模式，得到时域干扰周期；基于频谱干扰周期、时域干扰周期和干扰时空特征，构建通信网络的拓扑结构初始化图，其中，节点表示通信节点，边表示通信节点之间的通信干扰；将提取的干扰时空特征作为节点特征嵌入到拓扑结构初始化图中，使用时间编码将时间信息嵌入到节点特征中，生成动态干扰关系拓扑； 基于动态干扰关系拓扑构建干扰预测模型；其中，所述基于动态干扰关系拓扑构建干扰预测模型，具体包括：将所述动态干扰关系拓扑输入至时空图神经网络模型，所述时空图神经网络模型包括图卷积模块、时序预测模块和联合预测层；所述图卷积模块用于聚合邻居节点的干扰信息；所述时序预测模块捕捉节点干扰的时序依赖性；所述联合预测层用于将时空特征拼接后通过全连接层输出预测结果，所述预测结果包括干扰强度、干扰热点区域或关键干扰路径； 根据干扰预测模型输出，进行通信传播路径数据的优化调整，生成干扰优化策略； 实时监测优化后的通信传播路径数据质量，将监测结果通过闭环反馈重新输入干扰预测模型中，与业务需求自适应的动态阈值比对，触发策略引擎从干扰优化策略库中选择最优策略。

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