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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于物理驱动矢量量化自动编码器的时空编码矩阵生成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：CN116383580B 。

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：202211605301.8，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权基于物理驱动矢量量化自动编码器的时空编码矩阵生成方法是由崔铁军;陈晓晴;张磊设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理驱动矢量量化自动编码器的时空编码矩阵生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理驱动矢量量化自动编码器的时空编码矩阵生成方法，以目标谐波散射模式为输入，物理驱动矢量量化自动编码器可以快速输出最佳离散时空编码矩阵。该物理驱动矢量量化自动编码器包含一个编码器模块、一个矢量量化层和一个物理驱动的解码器模块，编码器模块的输出被传递到矢量量化层，将其转化为离散矢量，得到离散的时空编码矩阵，而时空编码矩阵和谐波散射模式之间的物理运行机制被引入自动编码器的解码器模块中，用于重构谐波散射模式，因此该物理驱动矢量量化自动编码器是以无监督的方式进行训练的，不需要准备大量的人工标记的数据。本发明可以帮助时空编码数字超表面实现灵活的实时多谐波波束赋形。

本发明授权基于物理驱动矢量量化自动编码器的时空编码矩阵生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理驱动矢量量化自动编码器的时空编码矩阵生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、构造多组目标谐波散射模式组成数据集； 步骤2、根据所需的时空编码矩阵规模，构造一个人工神经网络模型，该模型为一个物理驱动矢量量化自动编码器，其中包含一个编码器模块、一个矢量量化层和一个物理驱动的解码器模块； 步骤3、以无监督的方式用步骤1中构造的数据集训练所述物理驱动矢量量化自动编码器； 步骤4、所述物理驱动矢量量化自动编码器训练完成后，以实际目标谐波散射模式为输入，快速输出相应的最佳离散时空编码矩阵； 所述步骤2中，所述物理驱动矢量量化自动编码器以目标谐波散射模式为输入，首先经过编码器模块输出连续的时空编码矩阵，再经过矢量量化层得到离散的时空编码矩阵，再输入物理驱动的解码器模块，输出重构谐波散射模式； 所述步骤2中，所述物理驱动矢量量化自动编码器的编码器模块是一个人工神经网络模型，输出层的激活函数为tanh，输出值是连续的，在范围之间，对应于反射相位； 所述步骤2中，物理驱动矢量量化自动编码器的矢量量化层包含一个离散的潜空间，它有D个离散的变量，编码器的输出被传递到矢量量化层，该层通过近邻查找，利用离散潜空间将其转化为离散矢量，从而得到离散的时空编码矩阵； 所述步骤2中，物理驱动矢量量化自动编码器的解码器模块引入了时空编码矩阵和谐波散射模式之间的物理机制，输出重构谐波散射模式。

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