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龙图腾网获悉安徽师范大学申请的专利一种基于多智能反射面的移动充电网络能效优化系统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：CN119497095B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202411689861.5，技术领域涉及：H04W16/18；该发明授权一种基于多智能反射面的移动充电网络能效优化系统是由周家帅;朱济鸿设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多智能反射面的移动充电网络能效优化系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多智能反射面的移动充电网络能效优化系统，包括：获取基站的信号覆盖区域，确定传感器的布设线；基于基站的信号覆盖区域进行传感器预设布点。本发明运用数字孪生技术可以直观的在覆盖区域内布设传感器，供工作人员进行了解和分析，利用基站发出信号，分析出传感器布点位置的信号强度，且监测值为0时存在两种情况，一种是正常的信号衰减导致为0，对该区域进行信号增加操作即可，还有一种就是该区域内可能存在屏蔽干扰，本发明可以通过数据智能分析出存在屏蔽干扰的区域，对其进行去屏蔽优化，也引入了智能反射面技术，从而改善无线信号的传输质量和覆盖范围，同时降低系统的整体能量消耗。

本发明授权一种基于多智能反射面的移动充电网络能效优化系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能反射面的移动充电网络能效优化系统，其特征在于，包括： 获取模块，所述获取模块用于获取基站中无线信号的传输质量和覆盖范围，确定传感器的布设线； 预设模块，所述预设模块基于基站的信号覆盖区域在无线可充电传感器网络中设置传感器预设布点，并随机部署在二维充电空间内； 模型构建模块，所述模型构建模块基于数字孪生技术构建覆盖区域内传感器布点的模型； 分析模块，所述分析模块在模型内对传感器布点位置进行分析，确定传感器布点位置的信号强度； 优化模块，所述优化模块根据信号强度，并采用智能反射面技术对无线信号强度以及覆盖范围进行优化； 所述基于数字孪生技术构建覆盖区域内传感器布点的模型具体步骤如下： 采用无人机对基站的信号覆盖区域进行图像实时采集； 对实时采集的图像信息采用软件构建三维模型； 获取若干组传感器的预设布点信息以及传感器的三维模型； 将若干组传感器的预设布点信息一一映射至构建的三维模型内，并对模型进行仿真训练，获取传感器布点的模型； 所述在模型内对传感器布点位置进行分析，确定传感器布点位置的信号强度具体步骤如下： 基站向预设布点的若干组传感器发射信号； 采集位于同一条布设线上传感器的监测值以及依次到达传感器的时间信息，所述时间信息与监测值一一对应； 将传感器的监测值与预设阈值进行比对； 若传感器的监测值大于或者等于预设阈值，则判定该位置为信号强区域； 若传感器的监测值小于预设阈值大于0，则判定该位置为信号弱区域； 若传感器的监测值等于0，则进行二次分析； 所述进行二次分析具体步骤如下： 对位于同一条布设线上传感器的监测值和到达传感器的时间信息绘制曲线图，以到达传感器的时间信息为X轴，以传感器的监测值为Y轴； 对若干组曲线图进行比对分析，筛选出符合信号衰减规律的曲线集合； 根据符合信号衰减规律的曲线集合进行计算信号衰减平均速度； 将监测值等于0的点筛选出来； 基于信号衰减平均速度，对同一条布设线上该点上一个传感器的监测值进行分析，若符合规律衰减，则信号为正常衰减，若不符合，则该区域存在信号屏蔽干扰； 所述根据符合信号衰减规律的曲线集合进行计算信号衰减平均速度具体步骤如下： 将符合信号衰减规律的曲线中传感器的监测值按照从小到大的顺序进行排列； 确定检出水平，并根据检出水平确定峰度检验的临界值； 基于峰度检验公式计算每一个监测值的峰度观测值； 判断峰度观测值是否大于峰度检验的临界值，若是，则判定该点为离群点，若否，则判定该点为非离群点； 对位于若干组同一条曲线上的非离群点进行衰减速度计算，并将若干组衰减速度值求和； 统计曲线集合中曲线的数目； 基于速度值求和和曲线的数目，获取信号衰减平均速度； 所述信号衰减平均速度的计算公式为： 式中，为若干组衰减速度值求和值，为曲线的数目； 所述监测值的峰度观测值的计算公式为： 式中，为监测值的峰度观测值； n为监测值按照从小到大的排序数； 为所有监测值的平均值； 为按照从小到大的顺序排列在n之前的监测值； 所述根据信号强度，并采用智能反射面技术对无线信号强度以及覆盖范围进行优化具体步骤如下： 若为信号强区域，则不做任何操作； 若为信号弱区域，则进行增设传感器； 若为符合正常衰减规律，则对传感器监测值为0的位置采取信号增强操作； 若为信号屏蔽干扰导致监测值为0，则对该区域引入智能反射面技术； 每个反射面由M个边长为d的反射单元组成，每个反射单元通过独立的反射系数被动调整其相位。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安徽师范大学，其通讯地址为：241002 安徽省芜湖市弋江区安徽师范大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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