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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利融合物理方程与深度学习的无线电地图预测方法及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：CN120781077B 。

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：202510812903.8，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权融合物理方程与深度学习的无线电地图预测方法及装置是由承楠;王秀程;郝家乐;郑佩林;尹志胜;孙瑞锦设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合物理方程与深度学习的无线电地图预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合物理方程与深度学习的无线电地图预测方法及装置，属于通信技术领域，该方法包括：将待测环境的环境地图和基站位置信息输入至训练好的奇异点地图预测网络，得到待测环境的奇异点地图；其中，奇异点地图预测网络是根据样本奇异点地图训练的，样本奇异点地图是根据亥姆霍兹方程计算的；将奇异点地图、环境地图及基站位置信息输入至训练好的无线电地图预测网络，得到待测环境的无线电地图。本发明的计算复杂度较低、适用范围较广且预测精度较好。

本发明授权融合物理方程与深度学习的无线电地图预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种融合物理方程与深度学习的无线电地图预测方法，其特征在于，包括： 将待测环境的环境地图和基站位置信息输入至训练好的奇异点地图预测网络，得到所述待测环境的奇异点地图； 其中，所述奇异点地图预测网络是根据样本奇异点地图训练的，所述样本奇异点地图是基于亥姆霍兹方程，根据样本无线电地图计算的； 将所述奇异点地图、所述环境地图及所述基站位置信息输入至训练好的无线电地图预测网络，得到所述待测环境的无线电地图； 其中，所述样本奇异点地图满足下述公式： ， 其中，为样本奇异点地图中位置处的值，表示位置处是否为奇异点，是通过离散化亥姆霍兹方程计算的位置处的电磁奇点值； 其中，所述离散化亥姆霍兹方程满足下述公式： ， 其中，是拉普拉斯算子，表示的二阶偏导数之和，表示所述样本无线电地图中位置处的电磁波强度，为所述样本奇异点地图中每个像素的面积大小，为所述样本无线电地图中位置处的电磁波强度，为所述样本无线电地图中位置处的电磁波强度，为所述样本无线电地图中位置处的电磁波强度，为所述样本无线电地图中位置处的电磁波强度； 其中，所述奇异点地图预测网络在训练时使用的损失函数满足下述公式： ， 其中，表示奇异点地图预测网络的损失值，为所述奇异点地图和样本环境地图的尺寸，为所述奇异点地图预测网络在位置处的预测结果； 其中，所述无线电地图预测网络在训练时使用的损失函数满足下述公式： ， 其中，表示无线电地图预测网络的损失值，为所述无线电地图预测网络在位置处的预测结果，表示所述样本无线电地图中位置处的电磁波强度。

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