买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉香港中文大学(深圳);深圳市未来智联网络研究院申请的专利一种面向多信号源场景的生成式无线电地图协同估计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：CN120892694B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511385479.X，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种面向多信号源场景的生成式无线电地图协同估计方法是由张泽中;陈俊挺;朱光旭;崔曙光设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向多信号源场景的生成式无线电地图协同估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向多信号源场景的生成式无线电地图协同估计方法，包括以下步骤：S1.将多个用户在多个频率上的接收信号强度采样构建成矩阵形式，并采用NMF矩阵分解法进行分解,分解出的每一接收信号强度分量即对应一个独立的信号源；S2.构建并训练单信号源的无线电地图推理模型；S3.对于步骤S1中分解得到的每一个接收信号强度分量，利用单信号源的无线电地图推理模型估计对应。本发明采用矩阵分解理论分解出对应多信号源的信号强度分量，并利用基于GAN的学习算法训练神经网络，提高了系统的准确性和泛化能力。该方法在地理数据不准确或矩阵分解结果带有误差的情况下也能有效工作。

本发明授权一种面向多信号源场景的生成式无线电地图协同估计方法在权利要求书中公布了：1.一种面向多信号源场景的生成式无线电地图协同估计方法，其特征在于：包括以下步骤： S1.将多个用户在多个频率上的接收信号强度采样构建成矩阵形式，并采用NMF矩阵分解法进行分解,分解出的每一接收信号强度分量即对应一个独立的信号源； S2.构建并训练单信号源的无线电地图推理模型； S3.对于步骤S1中分解得到的每一个接收信号强度分量，利用单信号源的无线电地图推理模型估计对应的单信号源无线电地图，并进行叠加得到多信号源场景的无线电地图估计结果 所述步骤S2包括： S201.将多个用户的接收信号强度信息和地理环境信息作为数据特征，将无线电地图作为标签，构建训练数据集，其中RSS信息包含位置信息： 所述训练数据集记为，训练数据集中包含L个数据样本，对于第个数据样本： 数据特征向量为，其中表示所有用户的接收信号强度信息、RSS信息构成的矩阵，为表示地理环境信息的矩阵，矩阵表示对应的无线电地图，即第个数据样本的真实标签，其中 S202.采用UNet模型作为UNet生成器，输入为图像化的地理环境地图和RSS信息，输出为图像化的无线电地图估计结果；UNet生成器表示为，其参数矩阵为 采用CNN模型作为CNN判别器，用于评估生成器输出的无线电地图的真实性；CNN模型是指卷积神经网络模型；CNN判别器表示为，其参数矩阵为 S203.基于构建的训练数据集，对UNet生成器和CNN判别器进行联合优化。

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香港中文大学(深圳);深圳市未来智联网络研究院，其通讯地址为：518172 广东省深圳市龙岗区龙城街道龙翔大道2001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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。