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龙图腾网获悉四川九洲软件有限公司申请的专利应用于多频段天线阵列的信道优化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：CN120357931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510851738.7，技术领域涉及：H04B7/04；该发明授权应用于多频段天线阵列的信道优化方法及系统是由郑垚;韩猛;向泽永;韩雪峰;徐海滨;高加健;杨伟设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于多频段天线阵列的信道优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于通信技术领域，公开了应用于多频段天线阵列的信道优化方法及系统，方法包括：获取信道状态信息；采用生成对抗网络，结合物理约束，对信道状态信息进行优化；将优化后的信道状态信息输入深度强化学习网络中，进行资源分配策略的动态确定，输出资源配置参数；将资源配置参数闭环实时反馈至前端信号采集与降噪模块；其中，生成对抗网络和深度强化学习网络采用联合训练的方式，将生成对抗网络鉴别器的中间层特征信息作为附加状态信息，输入至深度强化学习网络的策略网络。本发明提升无线通信系统的可靠性与频谱效率，降低高移动场景下的传输中断风险，为毫米波与Sub‑6GHz混合组网场景提供更稳定、更高效的通信保障。

本发明授权应用于多频段天线阵列的信道优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.应用于多频段天线阵列的信道优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.通过信号采集与降噪模块中的多频段天线阵列获取信道状态信息； S2.采用生成对抗网络，结合物理约束，对所述信道状态信息进行优化； S3.将优化后的信道状态信息输入深度强化学习网络中，进行资源分配策略的动态确定，输出资源配置参数；所述资源配置参数包括发射功率、工作频段和调制方式； S4.将所述资源配置参数闭环实时反馈至前端所述信号采集与降噪模块； 其中，所述生成对抗网络和所述深度强化学习网络采用联合训练的方式，将所述生成对抗网络鉴别器的中间层特征信息作为附加状态信息，输入至所述深度强化学习网络的策略网络； 所述生成对抗网络的训练方法包括： 将信道状态信息输入所述生成对抗网络，通过动态注意力机制提取噪声特征，生成初步降噪信号； 将所述初步降噪信号输入信道冲激响应模型，验证时延扩展与多普勒频移的时延扩展分布差异是否超过预设容限，若是，则触发生成对抗网络的重训练并提升物理约束损失权重； 基于实时信号质量通过混合损失函数动态调整对抗损失、感知损失与物理约束损失的权重系数； 所述联合训练的方法包括： 计算损失项并分配各损失项权重，所述损失项至少包括：与所述生成对抗网络输出的所述优化后的信道状态信息相关的去噪损失，以及满足物理约束相关的物理约束损失；与所述深度强化学习网络输出的资源配置参数相关的资源分配损失； 基于所述去噪损失和所述物理约束损失，更新所述生成对抗网络的参数； 基于资源分配损失，更新所述深度强化学习网络的策略网络的参数，其中，所述策略网络的更新还利用从所述生成对抗网络的鉴别器耦合的中间层特征信息作为附加状态信息。

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