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龙图腾网获悉江苏亨鑫科技有限公司;江苏亨鑫无线技术有限公司申请的专利基于深度学习的室内天线系统发射功率预测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：CN119697748B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510139003.1，技术领域涉及：H04W52/34；该发明授权基于深度学习的室内天线系统发射功率预测方法是由徐盘瑛;吴鹏;郑颖;王璐;金惠义设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的室内天线系统发射功率预测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的室内天线系统发射功率预测方法，包括建立数字化波束控制器与目标场所内天线的通信并控制天线单元的整体发射功率；获取包含多组训练数据的训练数据集，训练数据包括客流密度及其对应的实时整体发射功率，基于训练数据和预设的仿真模型推算出每组训练数据中客流密度所对应的最终的最优整体发射功率；对预设的神经网络模型进行训练得到功率预测模型；获取目标场所内的客流密度并输入至功率预测模型，输出最优整体发射功率，数字化波束控制器根据最优整体发射功率生成相应的数字化控制信号并发送至所有天线单元。本申请能够实现对室内天线系统的高效管理。

本发明授权基于深度学习的室内天线系统发射功率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的室内天线系统发射功率预测方法，其特征在于，所述方法包括： 建立数字化波束控制器与目标场所内所有天线单元的通信，所述数字化波束控制器通过数字化信号控制所有天线单元的整体发射功率； 获取包含多组训练数据的训练数据集，所述训练数据包括客流密度及其对应的实时整体发射功率，基于所述训练数据和预设的仿真模型推算出每组训练数据中客流密度所对应的最终的最优整体发射功率； 将所述训练数据集中每组训练数据的客流密度作为输入，客流密度对应的最终的最优整体发射功率作为输出，对预设的神经网络模型进行训练得到功率预测模型； 所述将所述训练数据集中每组训练数据的客流密度作为输入，客流密度对应的最终的最优整体发射功率作为输出，对预设的神经网络模型进行训练得到功率预测模型之前还包括： 对训练数据集进行扩增，假设训练数据集中包含每个训练数据的客流密度Dn和对应的最终的最优整体发射功率Pbest,n，希望生成扩增后的训练数据Dn,new和Pbest,n,new，扩增公式如下： Dn,new＝Dn×1+∈； 其中，∈为扰动项，∈∈[-0.1,0.1]，γ为非线性调整因子；将扩增后的训练数据集中每组训练数据的客流密度作为输入，客流密度对应的最终的最优整体发射功率作为输出，对预设的神经网络模型进行训练得到功率预测模型； 设计损失函数，基于损失函数利用梯度下降法更新功率预测模型参数，直至最小化损失函数，损失函数如下所示： 其中，M是扩增后的训练数据集中的数据数量，Pbest,n是通过仿真模型计算得到的第n个训练数据的真实最优整体发射功率，是功率预测模型输出的第n个训练数据的预测最优整体发射功率，Dmax代表训练数据中客流密度的最大值，Dn表示第n个训练数据的客流密度，∈为扰动项，表示客流密度的随机变化； 实时获取目标场所内的客流密度并输入至所述功率预测模型，功率预测模型输出最优整体发射功率，数字化波束控制器根据功率预测模型输出的最优整体发射功率生成相应的数字化控制信号并发送至所有天线单元。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江苏亨鑫科技有限公司;江苏亨鑫无线技术有限公司，其通讯地址为：214222 江苏省无锡市宜兴市丁蜀镇陶都路138号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。