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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利基于改进Transformer的信道知识地图构建方法及改进Transformer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：CN121235045B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511785278.9，技术领域涉及：G06N5/02；该发明授权基于改进Transformer的信道知识地图构建方法及改进Transformer系统是由张伟铮;张凯勃;张驰亚设计研发完成，并于2025-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进Transformer的信道知识地图构建方法及改进Transformer系统在说明书摘要公布了：本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种基于改进Transformer的信道知识地图构建方法及改进Transformer系统。信道知识地图构建方法，包括以下步骤：获取目标通信区域的俯视快拍图，并将所述俯视快拍图编码为一个n×n的二元环境编码矩阵E，其中，矩阵元素‘1’表示对应子区域存在建筑物，矩阵元素‘0’表示对应子区域无建筑物；将所述二元环境编码矩阵E输入至一个预先训练好的改进Transformer神经网络模型，其中，所述改进Transformer神经网络模型是基于Transformer解码器架构构建的纯解码器模型，并且移除了标准的Transformer编码器部分和多头编码器‑解码器注意力层；通过所述改进Transformer神经网络模型进行处理，输出一个对应的路径损耗预测矩阵H，以完成所述目标通信区域的信道知识地图构建。

本发明授权基于改进Transformer的信道知识地图构建方法及改进Transformer系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进Transformer的信道知识地图构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标通信区域的俯视快拍图，并将所述俯视快拍图编码为一个n×n的二元环境编码矩阵E，其中，矩阵元素‘1’表示对应子区域存在建筑物，矩阵元素‘0’表示对应子区域无建筑物； 将所述二元环境编码矩阵E输入至一个预先训练好的改进Transformer神经网络模型，其中，所述改进Transformer神经网络模型是基于Transformer解码器架构构建的纯解码器模型，并且移除了标准的Transformer编码器部分和多头编码器-解码器注意力层； 通过所述改进Transformer神经网络模型进行处理，输出一个对应的路径损耗预测矩阵H，以完成所述目标通信区域的信道知识地图构建； 所述改进Transformer解码器架构由多个结构相同的解码层堆叠而成，解码层内部的数据处理流程包括： 第一处理阶段－注意力与动态归一化包括： 输入数据首先进入多头注意力机制模块，用于捕获环境中不同位置间的长程空间依赖关系； 多头注意力机制的输出与原始输入进行残差连接； 残差连接的结果送入动态归一化模块进行处理； 第二处理阶段－前向反馈与归一化包括： 动态归一化后的数据被传递至前向反馈网络模块，所述前向反馈网络模块执行FFNx=ReLUxW1+b1W2+b2运算，以进行非线性特征变换，其中x为输入张量，W1、W2为权重矩阵，b1、b2为偏置向量； 移除了所述前向反馈网络模块的残差连接，以增强模型在处理不同维度特征时的灵活性； 前向反馈网络的输出经由归一化模块处理，此处保留传统层归一化，以确保输出特征的稳定性； 所述动态归一化模块为动态双曲正切层，其运算函数为：DyTx=γ·tanhαx+β，其中，x为输入张量，α为可训练的缩放因子，γ和β为可学习的逐通道向量参数。

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哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；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”。

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