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龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利适用于毫米波通信的无线信道状态及场景识别方法及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：CN115913411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202211409204.1，技术领域涉及：H04B17/30；该发明授权适用于毫米波通信的无线信道状态及场景识别方法及系统是由富子豪;赵雄文;杜飞;耿绥燕设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本适用于毫米波通信的无线信道状态及场景识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了属于无线通信技术领域，特别涉及适用于毫米波通信的无线信道状态及场景识别方法及系统。所述识别方法建立多层深度神经网络；计算信道统计参数和多径簇参数，其中信道统计参数包括信号接收功率、动态范围、时延扩展及莱斯因子；多径簇参数包括平均簇间隔、簇衰减因子、首簇多径衰减因子及平均多径衰减因子；将信道统计参数及多径簇参数输入网络，输出信道状态及场景信息完成训练；使用经过训练的神经网络对信道状态和场景进行实时识别。本发明公开识别方法克服传统识别方法准确度较低的问题，无需复杂的输入参数，有效提升识别的实时性及准确度，适用于毫米波通信中高铁、无人机等快时变应用，保障毫米波通信安全正常运行。

本发明授权适用于毫米波通信的无线信道状态及场景识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种适用于毫米波通信的无线信道状态及场景识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 建立包括2个输入层、2个输出层及6个隐藏层的多层深度神经网络； 计算信道统计参数，所述信道统计参数包括：信号接收功率、动态范围、时延扩展及莱斯因子； 使用多径分簇算法进行分簇并计算多径簇参数，所述多径簇参数包括：平均簇间隔、簇衰减因子、首簇多径衰减因子及平均多径衰减因子； 使用信道统计参数和多径簇参数作为输入，信道状态及场景信息作为输出，训练多层深度神经网络； 使用经过训练的多层深度神经网络，输入信道统计参数和多径簇参数，对信道状态及场景信息完成实时识别； 所述计算多径簇参数的具体步骤为： 引入S-V信道模型： 其中αrs及θrs分别为第r个簇中第s条多径的幅度和相位，Rm为m时刻的信道多径簇数量，Sr为第r个簇中的多径数量，τ为时延，τr,1和τr,s分别为能够从由分簇结果直接得到的第r个簇中第一条和第s条多径的时延，j为虚数单位，即 计算平均簇间隔，用于描述某一场景下的散射体的丰富程度，环境中的散射体越多，平均簇间隔越小,平均簇间隔的计算方式如下： 定义第r个簇中的第s条路径的多径接收功率为： 其中1Γ为簇衰减因子，1γr为第r个簇的多径衰减因子，时延功率谱Pm,τ由hm,τ计算得到； 所述动态范围由时延功率谱中最大功率与噪声功率计算得到。

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