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龙图腾网获悉荣耀终端股份有限公司申请的专利一种波束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：CN121078449B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511626027.6，技术领域涉及：H04W16/28；该发明授权一种波束预测方法和装置是由刘彬;丁传垚;郭德邻设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种波束预测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种波束预测方法和装置，涉及通信领域，能够在满足AI模型的准确性要求的基础上，降低资源开销。其方法应用于终端设备，包括：终端设备向网络设备发送第一信息，第一信息用于指示第一数量，第一数量是终端设备基于第一模型获取的第一波束集合的波束数量的最小值确定的，第一模型为深度神经网络模型；终端设备从网络设备接收第一波束集合的波束信息，第一波束集合的波束数量大于或等于第一数量；终端设备测量第一波束集合的信号质量，将第一波束集合的信号质量输入第二模型，基于第二模型预测第二波束集合的信号质量。

本发明授权一种波束预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种波束预测方法，其特征在于，应用于终端设备，包括： 所述终端设备向网络设备发送第一信息，所述第一信息用于指示第一数量，所述第一数量是所述终端设备基于第一模型获取的第一波束集合的波束数量的最小值确定的，所述第一模型为深度神经网络模型； 所述终端设备从所述网络设备接收第一波束集合的波束信息，所述第一波束集合的波束数量大于或等于所述第一数量； 所述终端设备测量所述第一波束集合的信号质量，将所述第一波束集合的信号质量输入第二模型，基于所述第二模型预测第二波束集合的信号质量； 所述终端设备向网络设备发送第一信息之前，所述终端设备从所述网络设备接收第二信息，所述第二信息包括所述第二波束集合的波束信息和或所述第二模型的性能指标； 所述终端设备测量所述第二波束集合的信号质量，根据所述第二波束集合的信号质量训练所述第一模型和所述第二模型； 其中，所述第一模型包括特征提取层和潜在层，所述根据所述第二波束集合的信号质量训练所述第一模型和所述第二模型包括： 步骤1：将波束矩阵输入所述特征提取层，得到所述特征提取层输出的特征图，所述波束矩阵包括所述第二波束集合的各个波束的信号质量； 步骤2：将所述特征图作为所述潜在层的输入，得到所述潜在层输出的量化向量； 步骤3：将所述量化向量二值化得到二值向量； 步骤4：将所述二值向量转换为掩码矩阵，所述掩码矩阵中各个掩码的排序与所述各个掩码在所述波束矩阵中对应的波束的排序相同； 步骤5：将所述掩码矩阵与所述波束矩阵的哈达玛乘积作为所述第二模型的输入，得到所述第二模型预测的第二波束集合的信号质量； 重复步骤1-步骤5，直至所述第一模型和所述第二模型对应的整体损失函数收敛，其中，所述整体损失函数是基于所述第一模型的损失函数和所述第二模型的损失函数加权求和确定的，所述第二模型的损失函数是根据所述第二模型的性能指标确定的。

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