武汉大学胡钰林获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种面向车联网的事件流辅助的链路自适应方法及系统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：CN121056964B 。
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：202511598522.0，技术领域涉及：H04W40/02；该发明授权一种面向车联网的事件流辅助的链路自适应方法及系统是由胡钰林;陆誉翕;高伟设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向车联网的事件流辅助的链路自适应方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种面向车联网的事件流辅助的链路自适应方法及系统，属于车联网链路自适应领域，包括：获取事件流数据；将事件流数据输入训练好的深度估计模型，得到当前时间步下的环境深度；基于事件流数据和当前时间步下的环境深度，计算基站和用户设备的距离；基于基站和用户设备的距离，估计信道状态并计算当前时间步下的编码率以完成链路自适应。本发明利用事件流的时空相关性实现对BS和UE距离的动态感知，克服了传统反馈机制的时间延迟缺陷，通过视觉信息克服传统过时反馈信息导致信道获取不准确的问题，在降低模型计算复杂度的同时，提升编码率性能，进而提升频谱效率。
本发明授权一种面向车联网的事件流辅助的链路自适应方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向车联网的事件流辅助的链路自适应方法，其特征在于，包括： S1、获取事件流数据； S2、将事件流数据输入训练好的深度估计模型，得到当前时间步下的环境深度；其中，所述深度估计模型的训练，包括： 构建事件流训练数据集； 搭建深度估计模型，包括：事件流编码器，用于对事件流数据进行特征提取，得到多尺度特征；时空一致性模块，用于基于多尺度特征进行时空上下文建模，输出低分辨率特征；解码器，用于将低分辨率特征转化为高分辨率深度图； 在构建的事件流训练数据集上对深度估计模型进行训练，输出训练好的深度估计模型； S3、基于事件流数据和当前时间步下的环境深度，计算基站和用户设备的距离； S4、基于基站和用户设备的距离，估计信道状态并计算当前时间步下的编码率以完成链路自适应。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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