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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利多RIS辅助通信系统中基于端到端学习的联合波束成形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：CN116249128B 。

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：202310059867.3，技术领域涉及：H04W16/28；该发明授权多RIS辅助通信系统中基于端到端学习的联合波束成形方法是由贾敏;闫岱孚;赵超;吴健;高琦凌;孙锦添;郭庆设计研发完成，并于2023-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本多RIS辅助通信系统中基于端到端学习的联合波束成形方法在说明书摘要公布了：多RIS辅助通信系统中基于端到端学习的联合波束成形方法，涉及信息与通信技术领域，是为了提升通信系统的误码率性能，本发明提出了一种基于端到端学习的联合波束成形方法，其中实际考虑了单反射和双反射链路，误码率的最小化问题是通过联合设计有源和无源波束形成来制定的。为了解决由此产生的非凸问题，我们引入了一种新方法，将所提出的多RIS辅助通信系统视为端到端优化任务。具体而言，同时优化调制、预编码、无源波束形成、组合和解调过程以避免局部最优。仿真结果表明，与传统的交替优化算法相比，本申请的基于端到端学习的系统实现了有竞争力的性能增益。此外，在反射元件总数相同的情况下，验证了多个RIS相对于单个RIS辅助系统的性能增强。

本发明授权多RIS辅助通信系统中基于端到端学习的联合波束成形方法在权利要求书中公布了：1.多RIS辅助通信系统中基于端到端学习的联合波束成形方法，其特征是：在端到端之间进行如下通信过程，所述端到端是：基站到用户之间，其具体通信过程为： 步骤一、采用一号深度神经网络模型表示基站处信号的调制过程和预编码过程；采用二号深度神经网络模型表示用户处信号的解调过程和解码过程； 步骤二、在发射端，将原始比特流通过一号深度神经网络模型映射获得待发射复基带信号； 步骤三、引入可训练参数来表示嵌入层中的RIS无源波束形成，即：相移和幅度系数表示为可训练的权重，通过所述RIS改变步骤二中获得改变相移和幅度的待发射复基带信号； 联合波束的优化问题为： 其中，，是传输的比特数，为预编码向量，是用户的组合向量，和为可训练参数用于表征信号通过RIS的相位反射和幅度变化；原始比特流，还原后的比特流，和分别表示为RIS的第n个反射元素的相移和幅度反射系数；RIS分别配备了和个反射元件； 步骤四、在端到端之间部署M个RIS用于增强从具有个天线的基站到具有个天线的用户的通信链路；所述M、和均为正整数；； 步骤五、发射端通过步骤四部署形成的通信链路，将步骤三改变相移和幅度的待发射复基带信号发射至无线信道；完成一次多RIS辅助通信系统中基于端到端学习的联合波束成形； 步骤六、在接收端，采用接收天线在步骤五所述的无线信道中接收步骤三改变相移和幅度的待发射复基带信号，接收到的信号为； ，，是传输信号；是接收到的加性高斯白噪声，,，,,,分别是基站用户、基站RIS1、基站RIS2、RIS1RIS2、RIS1用户和RIS2用户链路的等效信道； 步骤七、采用步骤一所述的二号深度神经网络模型对步骤六中所述步骤三改变相移和幅度的待发射复基带信号；进行对应的解调和解码，获得还原后的比特流。

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