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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于物理层语义的动作感知模型构建系统及方法、服务器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：CN117273122B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202311282128.7，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权基于物理层语义的动作感知模型构建系统及方法、服务器是由肖泳;石光明;葛晓虎;朱慧翔;李莹玉设计研发完成，并于2023-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理层语义的动作感知模型构建系统及方法、服务器在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理层语义的动作感知模型构建系统及方法、服务器，属于姿态感知模型构建技术领域，所述构建方法包括：采用聚合训练的方法实现大规模分布式无线感知系统中的模型协同训练。在进行聚合时，为每个本地节点定制个性化的聚合模型，不同的本地节点所下载的聚合模型并不一定相同。模型差异越大，会导致模型间进行协作即模型聚合的效果越差，模型收敛速度越慢。因此，基于模型差异生成个性化的聚合模型，一方面可以增加模型之间的相似度，有利于本地模型从其他节点获取更多的帮助，加快模型训练的收敛速度，另一方面，通过定值个性化聚合模型，能够更好地适应所处环境，在所处环境中具有较高的预测精度。

本发明授权基于物理层语义的动作感知模型构建系统及方法、服务器在权利要求书中公布了：1.一种基于物理层语义的动作感知模型构建方法，其特征在于，包括： 步骤S1：本地节点获取带标签的本地数据，带标签的本地数据为带动作标签的射频信号的物理层语义特征；，为参与聚合训练的本地节点的数量； 步骤S2：本地节点从中央服务器下载当前第轮迭代对应的聚合模型并以带标签的本地数据进行本地训练，得到本地模型，再将所述本地模型上传至所述中央服务器；其中，本地训练以物理层语义特征作为输入，以对应的动作为输出进行模型训练； 步骤S3：所述中央服务器接收到个所述本地模型后判断是否达到迭代结束条件，若否，则计算各本地节点的第轮迭代的聚合模型，令，跳转至步骤S2；若是，则结束迭代，各本地节点以其当前本地模型作为其最终的本地模型；其中，所述迭代结束条件为超过到最大迭代轮次或者全局损失低于预设值；聚合模型为本地模型减去协调量，所述协调量正相关于本地模型与其他本地模型之间的差异度； 所述步骤S1包括： 步骤S11：获取在某种动作下的射频信号，所述射频信号为发射器的发射信号经障碍物反射后于接收器接收到的信道状态信息CSI，所述障碍物包括静态环境障碍物以及执行某种动作的运用目标； 步骤S12：提取信道状态信息CSI的射频信号特征，得到对应的物理层语义特征，所述物理层语义特征包括环境相关的语义特征以及动作相关的语义特征； 聚合模型的计算公式为； 式中，表示个本地节点中除本地节点之外的其他本地节点，为欧式范数，为以为自变量的非线性注意力诱导函数，为对进行梯度计算，为递增函数，为通过实验调节所得的调节系数； 函数的形式为： 式中，根据实验确实的参数，其数量级与相同。

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