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龙图腾网获悉东南大学申请的专利用于智能超表面无线通信的智能信道状态信息反馈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：CN115811347B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211509799.8，技术领域涉及：H04B7/06；该发明授权用于智能超表面无线通信的智能信道状态信息反馈方法是由金石;郭佳佳;陈伟聪;李潇;温朝凯设计研发完成，并于2022-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于智能超表面无线通信的智能信道状态信息反馈方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于智能超表面无线通信的智能信道状态信息反馈方法。首先，构建基于神经网络的模型RIS‑CsiNet，其中，位于用户端的两个编码器分别将基站‑智能超表面和智能超表面‑用户之间的信道G和信道h进行压缩和，基站端部署两个网络模块，第一个模块输入为信道h的反馈信息，输出为基站的波束成形向量和智能超表面中每个单元的相移，为了将信道G的信息引入基站端的设计，将其对应的反馈信息输入至超网络，其输出为第一个网络最后一层的网络参数；然后，对模型RIS‑CsiNet进行训练，最大化用户可达速率；最后，将训练好的RIS‑CsiNet用于通信系统中。本发明可以减少智能超表面辅助通信系统的反馈开销，联合进行信道反馈和主被动波束成形设计，降低复杂度。

本发明授权用于智能超表面无线通信的智能信道状态信息反馈方法在权利要求书中公布了：1.一种用于智能超表面无线通信的智能信道状态信息反馈方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤一：构建由神经网络组成的反馈模型RIS-CsiNet，用户端包括编码器1和编码器2两个编码器以及不需训练的量化模块，其中用户端的两个编码器用于生成基站-智能超表面和智能超表面-用户两个信道即信道G和信道h的低维表示即反馈比特流SG和Sh；基站端的神经网络，利用接收到的反馈信息，即SG和Sh通过神经网络直接生产基站端的波束成形向量v和智能超表面的离散相移； 步骤二：对反馈模型RIS-CsiNet进行训练，优化目标为最大化用户可达速率，获得模型的参数； 步骤三：将训练好的反馈模型RIS-CsiNet用于智能超表面辅助的无线通信场景中，其中两个编码器部署于用户端，其它神经网络模块部署于基站端，实现高效的信道状态信息反馈； 所述编码器1用于压缩智能超表面-用户之间的信道h，其由三个全连接层组成，随机初始化各层的参数，将复数形式的信道h的实部和虚部分离后进行拼接，作为编码器1的输入，最后一个全连接层的神经元个数与反馈比特数相同，激活函数为Sigmoid，将该层的输出归一化到0,1，其输出经过1比特量化后，产生反馈比特流Sh，经过上行控制信道反馈传输至基站端； 所述编码器2用于压缩基站-智能超表面之间的信道G，其由两个全连接层组成，随机初始化各层的参数，将复数形式的信道G拉成一维向量，将该向量的实部和虚部分离后进行拼接，作为编码器2的输入，最后一个全连接层的神经元个数为反馈比特数的14，其输出经过4比特量化后，产生反馈比特流SG，其经过上行控制信道反馈传输至基站端。

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