西安电子科技大学梁凯获国家专利权
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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于傅里叶图神经网络的联合信道预测和波束成形优化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：CN119892177B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411969941.6，技术领域涉及：H04B7/06；该发明授权基于傅里叶图神经网络的联合信道预测和波束成形优化方法是由梁凯;王雪娇;郑淦设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于傅里叶图神经网络的联合信道预测和波束成形优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于傅里叶图神经网络的联合信道预测和波束成形优化方法，其通过根据基站接收到的信号，估计得到L个时间戳连续的历史信道状态信息，并将其输入通过混合训练方法训练得到目标网络中，得到下行链路波束成形矩阵；目标网络包括信道预测模块、功率学习模块和波束成形恢复模块；信道预测模块用于根据L个时间戳连续的历史信道状态信息，预测得到任一未来时刻的信道状态信息；功率学习模块用于根据预测得到未来时刻的信道状态信息，获取未来时刻的功率特征；波束成形恢复模块用于根据未来时刻的信道状态信息、未来时刻的功率特征和波束成形最优解结构，得到下行链路波束成形矩阵，优化信道过时问题和波束成形，实现系统性能和速率最大化。
本发明授权基于傅里叶图神经网络的联合信道预测和波束成形优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于傅里叶图神经网络的联合信道预测和波束成形优化方法，其特征在于，包括： 根据基站接收到的信号，估计得到个时间戳连续的历史信道状态信息，所述基站接收到的信号为用户基于已知的导频信号向所述基站发送的信号； 将所述个时间戳连续的历史信道状态信息，输入通过混合训练方法训练得到目标网络中，得到下行链路波束成形矩阵； 其中，所述目标网络包括信道预测模块、功率学习模块和波束成形恢复模块； 所述信道预测模块，用于根据所述个时间戳连续的历史信道状态信息，预测得到任一未来时刻的信道状态信息； 所述功率学习模块，用于根据预测得到所述未来时刻的信道状态信息，获取所述未来时刻的功率特征； 所述波束成形恢复模块，用于根据所述未来时刻的信道状态信息、所述未来时刻的功率特征和波束成形最优解结构，得到所述下行链路波束成形矩阵。
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