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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于深度学习与RIS辅助的ISAC系统优化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：CN115623448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202211257759.9，技术领域涉及：H04W4/44；该发明授权基于深度学习与RIS辅助的ISAC系统优化方法是由费泽松;杨子健;夏方昊;王睿翔;黄靖轩;王新奕设计研发完成，并于2022-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习与RIS辅助的ISAC系统优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习与RIS辅助的ISAC系统优化方法，包括：步骤S1、设定参数；步骤S2、ISAC系统基站发射ISAC信号，基站和RIS分别接收回波信号；步骤S3、对于时隙t，将时隙t的协方差矩阵与时隙t之前τ‑1个时隙的协方差矩阵组成历史协方差矩阵，并将历史协方差矩阵分解为实部和虚部以作为训练样本；步骤S4、将时隙t对应的训练样本输入CAP网络，得到时隙t+1的预测到达角并最小化损失函数；步骤S5、当前时隙t′，利用训练好的CAP网络，得到下一时隙t′+1的预测到达角步骤S6、生成下一个时隙的波束赋形矢量和RIS的反射矩阵。本发明能够显著降低通信过程中的导频开销，最大化通信速率，提升通信性能。

本发明授权基于深度学习与RIS辅助的ISAC系统优化方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习与RIS辅助的ISAC系统优化方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S1、设定ISAC系统参数与RIS参数，搭建RIS辅助的ISAC系统； 步骤S2、ISAC系统基站向用户发射ISAC信号，对于时隙t，基站和RIS分别接收由用户反射的回波信号； 步骤S3、对于时隙t，将基站和RIS接收到的回波信号合并形成总回波信号，根据总回波信号计算协方差矩阵，将时隙t的协方差矩阵与时隙t之前τ-1个时隙的协方差矩阵组成历史协方差矩阵，并将历史协方差矩阵分解为实部和虚部以作为训练样本，重复步骤S2至步骤S3，直至获取足够多的训练样本后进入步骤S4； 步骤S4、将时隙t对应的训练样本输入CAP网络，得到时隙t+1的预测到达角并根据预测到达角和已知的时隙t+1的实际到达角得到均方误差损失函数，并对损失函数进行优化，重复步骤S4的训练过程，直至最小化损失函数； 步骤S5、当前时隙t′，ISAC系统基站向用户发射ISAC信号，将基站和RIS分别接收的回波信号合并形成总回波信号，根据总回波信号计算协方差矩阵，将时隙t′的协方差矩阵与时隙t′之前τ-1个时隙的协方差矩阵组成历史协方差矩阵，并将历史协方差矩阵分解为实部和虚部后输入CAP网络，得到下一时隙t′+1的预测到达角 步骤S6、利用步骤S5所得的预测到达角联合优化下一时隙t′+1的波束赋形矢量和RIS的反射矩阵，以实现下一时隙t′+1基站与用户的高速率通信。

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