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龙图腾网获悉北京小米移动软件有限公司申请的专利预编码模型训练方法、预编码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：CN115997348B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202180002564.7，技术领域涉及：H04L1/00；该发明授权预编码模型训练方法、预编码方法和装置是由池连刚;陈栋设计研发完成，并于2021-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本预编码模型训练方法、预编码方法和装置在说明书摘要公布了：本公开实施例公开了一种预编码模型训练方法、预编码方法和装置，该预编码模型训练方法包括：网络设备接收K个终端的信道状态信息，其中，K为大于零的整数，根据信道状态信息，对预编码模型DNet模型进行训练；其中，DNet模型包括压缩重建子模型DiSNet模型和预编码子模型PreNet模型，DiSNet模型包括K组成对的压缩子模型和重构子模型。通过实施本公开实施例，预编码模型DNet模型可以对多个终端的信道状态信息进行分布式处理，实现在终端有限反馈情况下，网络设备可以进行高效率的预编码设计。

本发明授权预编码模型训练方法、预编码方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种预编码模型训练方法，其特征在于，所述方法由网络设备执行，所述方法，包括： 网络设备接收K个终端的信道状态信息；其中，K为大于零的整数； 根据所述信道状态信息，对预编码模型DNet模型进行训练；其中，所述DNet模型包括压缩重建子模型DiSNet模型和预编码子模型PreNet模型，所述DiSNet模型包括K组成对的压缩子模型和重构子模型； 所述根据所述信道状态信息，对预编码模型DNet模型进行训练，包括：对所述信道状态信息进行处理，获取训练样本集；根据所述训练样本集，对所述DiSNet模型和所述PreNet模型进行预训练；根据所述训练样本集，对预训练后的DiSNet模型和预训练后的PreNet模型进行联合训练； 所述PreNet模型，包括：模拟预编码子模型RFNet模型和数字预编码子模型BBNet模型； 所述对所述PreNet模型进行预训练，包括：将不完美矩阵输入至所述RFNet模型，生成模拟预编码所述BBNet模型根据所述不完美矩阵生成数字预编码采用自监督学习和Adam优化算法对所述RFNet模型和所述BBNet模型进行预训练； 所述BBNet模型，包括：第一初始数字子模型SNet模型和第二初始数字子模型MNet模型； 所述BBNet模型根据所述不完美矩阵生成数字预编码包括：根据所述不完美矩阵输入至所述RFNet模型，生成模拟预编码取对角占优矩阵以及主元矩阵diagHeq；分别将所述对角占优矩阵和所述主元矩阵diagHeq输入至所述SNet模型和所述MNet模型，合并后与所述模拟预编码进行归一化处理，生成所述数字预编码

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