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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于生成式AI的多基站协作感知资源优化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：CN119815372B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202411972316.7，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权基于生成式AI的多基站协作感知资源优化方法和装置是由张奇勋;冯志勇;李若彤;张平;马丁友;于刊;尉志青;黄赛;郭宁雁;高玮琦设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成式AI的多基站协作感知资源优化方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于生成式AI的多基站协作感知资源优化方法和装置，所述基于生成式AI的多基站协作感知资源优化方法包括：获取第一多基站协作的通信感知一体化ISAC系统的第一通信感知相关信息；将所述第一通信感知相关信息输入至训练好的人工智能AI资源优化模型中，得到所述AI资源优化模型输出的第一多基站协作的ISAC系统的第一资源分配信息和或第一多基站协作的ISAC系统的第一感知模式。本发明突破了传统固定资源分配的局限，能够根据已有场景信息泛化到新的场景需求，动态调整感知模式与资源分配策略，具有一定的鲁棒性，且能够适应动态环境变化、解决系统的灵活性不足导致的资源利用效率低下和通信感知性能受限的问题。

本发明授权基于生成式AI的多基站协作感知资源优化方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于生成式AI的多基站协作感知资源优化方法，其特征在于，包括： 获取第一多基站协作的通信感知一体化ISAC系统的第一通信感知相关信息； 将所述第一通信感知相关信息输入至训练好的人工智能AI资源优化模型中，得到所述AI资源优化模型输出的第一多基站协作的ISAC系统的第一资源分配信息和或第一多基站协作的ISAC系统的第一感知模式； 其中，所述AI资源优化模型用于指示以下至少一项： 通信感知相关信息与资源分配信息之间的对应关系； 通信感知相关信息与感知模式之间的对应关系； 其中，所述方法还包括： 获取第二多基站协作的ISAC系统的第二通信感知相关信息、第二感知模式、第二资源分配信息； 利用所述第二通信感知相关信息和所述第二感知模式，和或，利用所述第二通信感知相关信息和所述第二资源分配信息进行训练，得到所述AI资源优化模型； 其中，利用所述第二通信感知相关信息和所述第二感知模式，和或，利用所述第二通信感知相关信息和所述第二资源分配信息进行训练，得到所述AI资源优化模型，包括： 对所述第二通信感知相关信息进行特征提取，得到第一提取特征； 对所述第一提取特征进行特征聚类，得到多个特征域； 针对同一所述特征域内的提取特征进行加权处理，得到第一域特征表示； 针对不同的所述特征域内的提取特征进行特征提取与融合，得到第二域特征表示； 根据所述第一域特征表示和所述第二域特征表示，得到目标特征表示； 利用所述目标特征表示和所述第二感知模式，和或，利用所述目标特征表示和所述第二资源分配信息进行训练，得到所述AI资源优化模型； 其中，利用所述目标特征表示和所述第二资源分配信息进行训练，得到所述AI资源优化模型，包括： 利用预设优化方式，根据所述目标特征表示，得到第一训练资源分配信息； 利用预设初始AI模型，根据所述目标特征表示，得到第二训练资源分配信息； 根据所述第一训练资源分配信息和所述第二训练资源分配信息，得到损失函数； 通过调整所述初始AI模型中的模型参数，以减少所述损失函数，得到所述AI资源优化模型。

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