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龙图腾网获悉东南大学;紫金山实验室申请的专利一种基于机器学习和图像处理的6G动态信道地图构建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：CN119649633B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411617556.5，技术领域涉及：G08G1/0969；该发明授权一种基于机器学习和图像处理的6G动态信道地图构建方法是由王承祥;宋理想;李俊伶;吴彤;陈孝钰;黄晨设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习和图像处理的6G动态信道地图构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习和图像处理的6G动态信道地图构建方法，包括：1获取不同场景动态信道地图并进行数据分析；2基于信道数据提取建筑掩码；3按照接收机信号强度为主要特征，构建动态信道地图数据集并叠加建筑掩码作为异质数据增强预测能力；4将数据集分为已知和未知场景进行划分；5设计池化编码器提取多尺度信息获得信道地图特征并引入自注意力机制进行特征融合，最后用全尺度解码器实现了动态信道地图的构建。本发明提出的动态信道地图构建方法，能够捕获不同场景下的信道地图变化，在城市环境下的信道地图构建方面有较好的性能，可用于辅助6G通信中优化信道估计并协助波束对准等关键技术。

本发明授权一种基于机器学习和图像处理的6G动态信道地图构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习和图像处理的6G动态信道地图构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过重构仿真得到信道数据，包括：首先对建筑矢量数据进行场景重构，然后对重构的场景选取路径上接收机，生成由信道特性组成的动态信道地图； S2、针对S1中构建的动态信道地图，提取并修正获得的建筑掩码，并对信道地图进行处理，动态信道地图与建筑掩码组合构成数据集； S3、将S2中构建的动态信道地图数据集按照比例划分为已知区域和未知区域，并将已知区域按照比例划分为训练集和验证集，未知区域作为测试集； S4、构建基于机器学习和图像处理的动态信道地图网络模型并执行模型训练，包括： S401、构建动态信道地图网络模型并且初始化其模型参数，利用池化编码器提取多尺度信息获得信道地图特征； S402、以动态信道地图数据集作为模型的输入，并利用模型提取数据特征后，经模型的注意力模块，使用基于Transformer的注意力机制进行特征融合，生成融合特征； S403、利用先前提取的数据特征和融合特征预测信道地图的变化趋势，与实际值计算误差，并根据结果更新模型参数，包括： 使用全连接解码器对维度为[1024,16,16]的融合特征进行上采样操作，通过四个全连接解码器后得到与信道地图相同矩阵大小维度为[320,256,256]的图像特征，最后通过卷积层后，获得下一时刻的信道地图数据； 计算下一时刻除建筑掩码外信道地图的预测值与实际值间的均方误差和差分发散正则损失，定义损失函数L为 其中为预测得到的信道地图，P为真实仿真得到的信道地图，Lreg为差分发散正则损失，α为可调参数； 选取Adam优化算法更新网络参数，设置学习率和重衰减系数，进行模型的迭代训练至模型性能达到预期。

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