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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于量子卷积神经网络的卫星辅助导频分配方法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：CN120263373B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510733609.8，技术领域涉及：H04L5/00；该发明授权一种基于量子卷积神经网络的卫星辅助导频分配方法是由曾捷;张雨婷;杨铮;杨一帆;叶芷聪;于浩楠;卜祥元;安建平设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于量子卷积神经网络的卫星辅助导频分配方法在说明书摘要公布了：本申请涉及通信技术领域，特别涉及一种基于量子卷积神经网络的卫星辅助导频分配方法，其中，方法包括：确定每个地面接入点到每个单天线用户之间的所有地面大尺度衰落系数，和每个卫星接入点到每个单天线用户之间的所有卫星大尺度衰落系数；确定所有地面大尺度衰落系数中的系数最大值，并根据系数最大值确定目标通信网络架构；利用目标通信网络架构服务所有单天线用户，并将目标通信网络架构对应的所有大尺度衰落系数输入至预设的量子卷积神经网络模型，得到每个单天线用户的导频索引，以根据导频索引进行导频分配。由此，解决了导频重用带来的导频污染问题，可以优化导频分配，减少导频污染。

本发明授权一种基于量子卷积神经网络的卫星辅助导频分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于量子卷积神经网络的卫星辅助导频分配方法，其特征在于，所述基于量子卷积神经网络的卫星辅助导频分配方法应用于预设的通信网络架构，其中，所述预设的通信网络架构包括预设的地面通信网络架构和预设的卫星通信网络架构，所述预设的地面通信网络架构包括至少一个地面接入点和至少一个单天线用户，所述预设的卫星通信网络架构包括至少一个卫星接入点，其中，方法包括以下步骤： 确定每个地面接入点到每个单天线用户之间的所有地面大尺度衰落系数，和每个卫星接入点到所述每个单天线用户之间的所有卫星大尺度衰落系数； 确定所述所有地面大尺度衰落系数中的系数最大值，并根据所述系数最大值从所述预设的地面通信网络架构和所述预设的卫星通信网络架构中确定目标通信网络架构； 利用目标通信网络架构服务所有单天线用户，并将所述目标通信网络架构对应的所有大尺度衰落系数输入至预设的量子卷积神经网络模型，得到所述每个单天线用户的导频索引，以根据所述每个单天线用户的导频索引对每个单天线用户进行导频分配，其中， 在将所述目标通信网络架构对应的所有大尺度衰落系数输入至所述预设的量子卷积神经网络模型之前，包括：获取训练集数据；将所述训练集数据输入至预设的量子电路，在所述预设的量子电路中，利用RX门对所述训练集数据进行编码得到编码后的数据；将所述编码后的数据进行量子运算得到量子状态，并利用CNOT门对所述量子状态进行量子纠缠得到量子纠缠后的量子状态；利用Pauli-Z观测所述量子纠缠后的量子状态得到量子计算结果，并将所述量子计算结果输入至初始神经网络模型进行训练得到训练后的神经网络模型，并计算所述训练后的神经网络模型的交叉熵损失函数得到损失值，利用所述损失值优化所述训练后的神经网络模型，得到新的训练后的神经网络模型；将所述新的训练后的神经网络模型作为所述初始神经网络模型，并重新执行将所述训练集数据输入至预设的量子电路的步骤，直至累计训练轮数达到预设的训练轮数，输出最后训练后的神经网络模型为所述预设的量子卷积神经网络模型； 所述根据所述系数最大值从所述预设的地面通信网络架构和所述预设的卫星通信网络架构中确定目标通信网络架构，包括：在所述系数最大值大于预设阈值时，利用所述预设的地面通信网络架构服务所有单天线用户，并将所有地面大尺度衰落系数输入至预设的量子卷积神经网络模型，通过所述预设的量子卷积神经网络模型输出每个单天线用户的第一导频索引，以根据所述每个单天线用户的第一导频索引对所述每个单天线用户进行导频分配；在系数最大值小于或等于所述预设阈值时，利用所述预设的卫星通信网络架构服务所有单天线用户，并将所有卫星大尺度衰落系数输入至所述预设的量子卷积神经网络模型，通过预设的量子卷积神经网络模型输出每个单天线用户的第二导频索引，以根据所述每个单天线用户的第二导频索引对所述每个单天线用户进行导频分配。

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