买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉深圳市智源万联科技有限公司申请的专利基于深度学习的非地面网络中RSMA波束赋形预测方法和装置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：CN119171967B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411242256.3，技术领域涉及：H04B7/185；该发明授权基于深度学习的非地面网络中RSMA波束赋形预测方法和装置是由张圣羽;张世尧;袁伟杰;陈俊燊设计研发完成，并于2024-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的非地面网络中RSMA波束赋形预测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及波束赋形控制领域，公开了一种基于深度学习的非地面网络中RSMA波束赋形预测方法和装置，方法包括：获取多个信道的历史CSI信息；通过波束赋形预测模型，根据多个信道的历史CSI信息，确定用于对多个信道进行波束赋形的预编码器构造参数和公共速率分配参数；其中，波束赋形预测模型包括Transformer单元、CNN单元和生成单元，Transformer单元用于提取多个信道的历史CSI数据中的CSI时间依赖特征，CNN单元用于提取多个信道的历史CSI数据之间的空间相关特征，生成单元用于生成用于对多个信道进行波束赋形的预编码器构造参数和公共速率分配参数。本申请通过transformer和卷积神经网络从历史CSI中提取时空特征波束赋形预测，提高了RSMA技术的应用效果。

本发明授权基于深度学习的非地面网络中RSMA波束赋形预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的非地面网络中RSMA波束赋形预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个信道的历史CSI信息； 通过波束赋形预测模型，根据多个信道的历史CSI信息，确定用于对多个信道进行波束赋形的预编码器构造参数和公共速率分配参数；其中，波束赋形预测模型包括Transformer单元、CNN单元和生成单元，Transformer单元用于提取多个信道的历史CSI数据中的CSI时间依赖特征，CNN单元用于提取多个信道的历史CSI数据之间的空间相关特征，生成单元用于生成用于对多个信道进行波束赋形的预编码器构造参数和公共速率分配参数； 所述方法还包括： 将多个信道的历史CSI信息的实部和虚部分别通过实数表示，并将通过实数表示的历史CSI信息的实部和虚部输入波束赋形预测模型的Transformer单元； 生成单元输出用于对多个信道进行波束赋形的预编码器构造参数对应的复值矩阵。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳市智源万联科技有限公司，其通讯地址为：518053 广东省深圳市南山区沙河街道高发社区侨香路4068号智慧广场A栋1501B；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。