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龙图腾网获悉广东联想懂的通信有限公司申请的专利基于AI的物联网多信源数据异常感知分析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：CN120354328B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510851115.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于AI的物联网多信源数据异常感知分析方法是由甄子华;许彭;汪洋设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的物联网多信源数据异常感知分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于AI的物联网多信源数据异常感知分析方法，涉及数据异常感知分析领域，主要方案为：通过对通信质量数据进行分析计算，得到通信系统物理层信道的信噪比动态熵值以及波束赋形畸变度；通过对感知参数数据进行分析计算，得到基站信号数据的多普勒轮廓相似度和点云结构熵；通过对设备状态数据计算基站设备的硬件异常指数；通过对环境干扰数据进行分析计算，得到信道的多径干扰因子；并进一步分析得到综合特征融合系数以及综合异常概率；通过对历史故障数据和综合异常概率进行分析，判断故障类型，有利于提升分析方法的多源数据融合能力，增强评估阈值的动态适应性以及提升诊断效率。

本发明授权基于AI的物联网多信源数据异常感知分析方法在权利要求书中公布了：1.基于AI的物联网多信源数据异常感知分析方法，其特征在于，包括： 步骤一：获取物联网的通信质量数据、感知参数数据、设备状态数据以及环境干扰数据，并进行预处理； 步骤二：通过对通信质量数据进行分析计算，得到通信系统物理层信道的信噪比动态熵值SND t 以及波束赋形畸变度BFDt； 通过对感知参数数据进行分析计算，得到基站信号数据的多普勒轮廓相似度DPSt和点云结构熵PSEt；通过对设备状态数据计算基站设备的硬件异常指数HALt；通过对环境干扰数据进行分析计算，得到信道的多径干扰因子MIFt； 步骤三：通过对信噪比动态熵值SND t 、波束赋形畸变度BFDt、多普勒轮廓相似度DPSt、点云结构熵PSEt和多径干扰因子MIFt进行综合分析，得到综合特征融合系数；具体为：通过卷积神经网络对信噪比动态熵值SND t 、波束赋形畸变度BFDt、多普勒轮廓相似度DPSt和点云结构熵PSEt进行特征提取，得到特征向量一；然后通过循环神经网络对硬件异常指数HALt和多径干扰因子MIFt进行处理，得到的特征向量二，然后将两个特征向量进行融合得到综合特征融合系数，所依据的公式如下： ； 其中，Ft表示综合特征融合系数；Conv1d表示一维卷积，表示用于处理一维序列数据的卷积操作；GRU是循环神经网络RNN的一种，用于处理时间序列数据；[HAIt-g:t，MIFt-g:t]表示一个时间序列片段内硬件异常指数和多径干扰因子的连续状态，t-g：t表示一个时间序列片段，表示从时间t-g到时间t的时间段，g表示时间窗口的大小；⊕表示特征融合操作，用于将两个特征向量进行拼接或逐元素相加，以生成联合特征向量； 并基于综合特征融合系数计算综合异常概率，所依据的公式如下： ； 其中，Pant表示综合异常概率；σ表示Sigmoid函数，用于将输出值映射到0到1的区间内；λr综合特征融合系数的不同维度特征向量r的注意力权重，通过softmax函数计算，参照公式： ，其中，wa是注意力权重矩阵；r表示综合特征融合系数不同维度特征向量的序号，取值为1、2、3或4，分别对应通信维度、感知维度、设备维度、环境维度；MLPr为前额神经网络，具有对应不同维度特征向量r的层感知器，用于处理对应特征维度的信息； 步骤四：设置综合评估阈值，基于综合评估阈值对综合异常概率进行分析评估，进而判断是否启动诊断指令； 步骤五：通过对历史故障数据和综合异常概率进行分析，判断故障类型。

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