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龙图腾网获悉成都卓力通讯服务有限公司申请的专利一种区域范围内无线通信模组高质量通信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：CN120935831B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511446541.1，技术领域涉及：H04W72/50；该发明授权一种区域范围内无线通信模组高质量通信方法及系统是由陈兰霞设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种区域范围内无线通信模组高质量通信方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及通信技术领域，公开了一种区域范围内无线通信模组高质量通信方法及系统，通过提取出工业现场图像中具有的关键元素和元素特征信息，融入目标区域的通信节点知识图谱，形成增强知识图谱，利用结合注意力机制的图神经网络对所述增强知识图谱的图结构数据进行学习，捕捉通信节点与关键元素之间的深层次关联，获得通信质量预测需求，再按照通信质量需求参数与不同通信资源之间的影响映射关系，求解出每个通信节点的通信资源配置方案，以此执行工业现场通信。由此，本发明通过精准捕捉工业场景中设备、人员、物料的动态变化及特征，采用知识图谱融合与图神经网络的结合，实现对通信需求变化的提前预测，保障系统通信稳定性与高效性。

本发明授权一种区域范围内无线通信模组高质量通信方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种区域范围内无线通信模组高质量通信方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 采集目标区域的工业现场图像，提取所述工业现场图像中的若干个关键元素和每个关键元素的元素特征信息； 获取目标区域内配置有无线通信模组的每个通信节点的通信节点特征信息，基于所述通信节点特征信息，构建目标区域的通信节点知识图谱，将所述元素特征信息与所述通信节点知识图谱结合，生成增强知识图谱； 利用结合注意力机制的图神经网络对所述增强知识图谱的图结构数据进行学习，捕捉通信节点与关键元素之间的深层次关联，获得所述图神经网络输出的每个通信节点的通信质量预测需求；其中，所述通信质量预测需求包括若干个维度的通信需求参数；具体包括： 构建初始化的多层图神经网络，使用目标区域的历史通信质量参数和同时段工业现场图像中提取的关键元素特征数据作为训练集，以最小化预测误差为训练目标，利用训练集对多层图神经网络进行训练； 其中，训练损失函数的表达式具体为： ； 式中，为预测通信需求，为实际的通信需求，i表示第i个通信节点，N表示通信节点的总数量，表示向量范数； 将当前时刻的融合特征向量作为初始节点特征，利用训练完成的多层图神经网络结合注意力机制，采用逐层节点特征传播与聚合的方式利用上一层节点特征推导下一层的节点特征； 其中，利用多层图神经网络结合注意力机制进行推导的表达式具体为： ； ； 式中，为注意力权重，为注意力量，为特征拼接操作，为激活函数，为通信节点i在增强知识图谱通过边或关联边相连的邻居节点，为第层可训练权重矩阵，为激活函数； 针对最后一层获得的最终节点特征，通过对每个通信节点的特征向量进行线性变换与激活，预测输出通信节点在下一时刻的通信质量需求； 根据通信质量预测需求中若干个维度的通信质量需求参数，按照通信质量需求参数与不同通信资源之间的影响映射关系，求解每个通信节点的通信资源配置方案；所述通信质量预测需求中若干个维度的通信质量需求参数包括：通信传输速率、通信传输延迟和通信传输丢包率，所述通信资源包括通信带宽参数、通信功率参数和通信频率参数；具体包括： 根据通信质量预测需求中若干个维度的通信质量需求参数，依据通信传输速率、通信传输延迟和通信传输丢包率与不同通信资源之间的影响映射关系，依次执行对通信带宽参数、通信功率参数和通信频率参数的计算； 其中，通信传输速率与通信资源之间的影响映射关系表达式，具体为： ； 式中，表示通信节点i的通信传输速率，表示频谱效率系数，表示通信节点i的通信带宽参数；其中，通信传输延迟与通信资源之间的影响映射关系表达式，具体为： ； 式中，表示通信节点i的通信传输速率，表示通信节点i的通信传输延迟，表示通信节点i的单帧数据量，表示功率衰减系数，表示通信节点i的通信功率参数，表示物理层基础延迟； 其中，通信传输丢包率与通信资源之间的影响映射关系表达式，具体为： ； 式中，表示通信节点i的通信功率参数，表示通信节点i的通信传输丢包率，表示基础丢包率，、为拟合系数，为通信节点i的通信传输频率参数，表示频率的干扰清洁度； 基于每个通信节点的通信带宽参数、通信功率参数和通信频率参数，生成每个通信节点的通信资源配置方案； 根据所述通信资源配置方案，执行区域范围内每个通信节点的无线通信模组的通信资源配置，基于通信资源配置结果，实现工业现场通信。

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