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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利物理帧结构分析方法和装置、系统、存储介质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：CN119906617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510112587.3，技术领域涉及：H04L27/26；该发明授权物理帧结构分析方法和装置、系统、存储介质是由王翔;赵雨睿;黄知涛;成铭;曹舒雅设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本物理帧结构分析方法和装置、系统、存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种物理帧结构分析方法和装置、系统、存储介质，包括：步骤S1、根据帧结构，对接收到的物理帧时序信号进行单采样点划分并进行标注；步骤S2、使用PatchVision网络对划分、标注后的物理帧时序信号进行帧结构分析预测。采用本发明的技术方案，解决针对物理帧结构难以被准确分析的问题。

本发明授权物理帧结构分析方法和装置、系统、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种物理帧结构分析方法，其特征在于，包括： 步骤S1、根据帧结构，对接收到的物理帧时序信号进行单采样点划分并进行标注； 步骤S2、使用PatchVision网络对划分、标注后的物理帧时序信号进行帧结构分析预测； PatchVision网络包括：PatchTST模块和物理帧结构预测模块；其中，PatchTST模块包括依次连接的Patching模块、映射模块和Transformer模块；Patching模块将获取的物理帧切割为不重叠的块序列，块序列按照前后顺序通过映射模块映射到多维特征空间中，并被输入至Transformer模块中提取特征向量； Patching模块将物理帧数据分割成多个块，每个块代表一个时间窗口，表示为： 其中，Np为分割块的总数，Pj为第j个块，表示为： Pj＝{qj1qj2...qjM} 其中，M为每个块内的采样点数； 每个块采样点通过映射模块的线性层映射到D维特征空间中，表示为 xj＝f[qj1qj2...qjM] 其中，为一个D维特征向量； Np个块构成的特征矩阵输入包含H个注意力头的Transformer模块中；Transformer模块的自注意力层将Query、Key和Value参数分成H份，然后将每一份独立地通过一个单独的AttentionHead进行处理；Attention计算结果最终被融合在一起，形成最终的注意力分数；注意力公式表示为： 其中，Q、K和V分别代表Query、Key和Value；dk代表注意力头的维度，通常通过Transformer编码器的特征提取，获得物理帧d维特征图，表示为 物理帧结构预测模块用于将提取的特征图转化为像素级的分类预测，具体为：特征图首先输入至一维卷积模型中，令NW表示物理帧包含的帧信息单元种类数目，则在考虑预测类的情况下全景预测任务中共包含NW+1个标签类别，一维卷积公式表示为： 采用线性层对预测结果进行展开，表示为： 其中，N为采样点的总数，则为每个量化点对应标签的概率矩阵。

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