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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于多模态大模型的车联网波束预测方法及装置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：CN120165733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510212337.7，技术领域涉及：H04B7/0408；该发明授权基于多模态大模型的车联网波束预测方法及装置是由黄联芬;张源通;赵毅峰;高志斌;詹善豪;徐国镇设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态大模型的车联网波束预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请的实施例提供了一种基于多模态大模型的车联网波束预测方法及装置。该方法包括：获取目标车辆的摄像头图像、定位数据、所处路段的基站位置以及路段三维地图；将定位数据、基站位置以及路段三维地图输入射线追踪模型，得到无线通信信号的传播特性；将该传播特性以及摄像头图像输入散射体投影模型，得到图像中的散射体特征；根据包含摄像头图像和散射体特征的信道特征数据集对多模态大模型进行优化以及构建散射热力图，进而得到用于波束预测模型训练的波束预测数据集以进行训练。本申请技术方案可以有效提取摄像头图像中的信道特征，联合信道特征和定位信息准确地预测码本中的波束索引和波束相干时间，提高系统的通信传输速率和能量效率。

本发明授权基于多模态大模型的车联网波束预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态大模型的车联网波束预测方法，其特征在于，包括： 获取目标车辆的摄像头图像、定位数据、所处路段的基站位置以及路段三维地图； 将所述目标车辆的定位数据、基站位置以及路段三维地图作为预先构建的射线追踪模型的输入，以使所述射线追踪模型输出所述目标车辆在行驶过程中无线通信信号的传播特性； 将所述无线通信信号的传播特性以及所述摄像头图像输入至预先构建的散射体投影模型中，以得到图像中的散射体特征； 根据所述摄像头图像以及所述散射体特征构成的信道特征数据集对预先构建的多模态大模型进行监督训练，以最小化散射体坐标和强度的预测误差，得到信道估计大模型； 根据所述信道特征数据集构建散射热力图，并根据波束相干时间对所述散射热力图、定位以及最优波束构成的三元组数据进行切分，得到波束预测数据集； 根据所述波束预测数据集对预先构建的波束预测模型进行训练，得到目标波束预测模型，以用于车联网波束预测； 使用所述信道估计大模型基于待预测车辆的多视角的摄像头图像进行预测，得到对应的信道特征； 基站根据所述待预测车辆的信道特征进行检索，得到每个视角的摄像头图像中投影点的坐标和强度； 根据投影点的坐标和强度构建散射热力图，并将所述待预测车辆的定位数据和散射热力图输入到目标波束预测模型中，以使所述目标波束预测模型预测得到下一个波束相干时间内的波束索引和时间长度。

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