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龙图腾网恭喜东莞市天翼通讯电子有限公司申请的专利多模SoC主控芯片的深度睡眠唤醒控制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：CN119415165B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202510034707.2，技术领域涉及：G06F9/4401；该发明授权多模SoC主控芯片的深度睡眠唤醒控制方法及系统是由刘建华;谢杨飞;林宗龙;黄少敏设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模SoC主控芯片的深度睡眠唤醒控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及SoC主控芯片技术领域，公开了一种多模SoC主控芯片的深度睡眠唤醒控制方法及系统。所述方法包括：采集多模SoC主控芯片的各功能模块在不同环境和运行条件EOC下电压电流数据和温度分布数据，得到芯片监测数据集；构建功能模块拓扑图并映射为潜在特征，得到各功能模块的深度睡眠状态判据；建立分层贝叶斯模型，对各功能模块的状态转移概率和EOC影响因素进行识别，得到深度睡眠功能模块的组合方案；确定协同睡眠控制序列；输入分层贝叶斯模型，生成唤醒电压和时钟序列，并通过动态图神经网络实时监测各功能模块的功耗响应，输出安全唤醒控制结果，本发明降低了功能模块间的相互干扰，提升了芯片的整体功耗管理效率。

本发明授权多模SoC主控芯片的深度睡眠唤醒控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多模SoC主控芯片的深度睡眠唤醒控制方法，其特征在于，包括：采集多模SoC主控芯片的各功能模块在不同环境和运行条件EOC下电压电流数据和温度分布数据，得到芯片监测数据集；将所述芯片监测数据集输入动态图神经网络，构建动态邻接矩阵，并提取各功能模块的动态特征和空间相关性，得到功能模块拓扑图；通过所述动态图神经网络中的编码器将所述功能模块拓扑图映射为潜在特征，并进行功耗时序特征和空间分布特征重建和误差计算，得到各功能模块的深度睡眠状态判据；具体包括：将所述功能模块拓扑图输入动态图神经网络的编码器中，对所述功能模块拓扑图的节点特征和边特征进行图卷积运算，得到一阶特征映射矩阵；对所述一阶特征映射矩阵进行多层感知机变换和深层特征提取，得到潜在特征向量；将所述潜在特征向量输入第一解码器，通过所述第一解码器中的反卷积层重建功能模块的功耗时序特征，得到功耗时序重建结果；将所述潜在特征向量输入第二解码器，通过所述第二解码器中的反卷积层重建功能模块的空间分布特征，得到空间分布重建结果；对所述功耗时序重建结果与原始功耗数据进行误差计算，得到功耗重建误差矩阵，并对所述空间分布重建结果与原始温度分布数据进行误差计算，得到空间重建误差矩阵；将所述功耗重建误差矩阵和所述空间重建误差矩阵进行加权融合，得到综合误差指标，并根据所述综合误差指标设置深度睡眠判定阈值，基于所述功耗重建误差矩阵和所述空间重建误差矩阵进行阈值比较，得到各功能模块的深度睡眠状态判据；根据所述深度睡眠状态判据建立分层贝叶斯模型，对各功能模块的状态转移概率和EOC影响因素进行识别，得到深度睡眠功能模块的组合方案；具体包括：将所述深度睡眠状态判据作为输入，并基于各功能模块的功耗特征和温度特征构建分层贝叶斯模型；根据所述深度睡眠状态判据中的功耗重建误差矩阵和空间重建误差矩阵计算状态转移概率，得到第一层贝叶斯参数；根据所述第一层贝叶斯参数对各功能模块在不同EOC下的状态序列进行分析，建立状态转移概率与EOC参数之间的关联映射，得到第二层贝叶斯参数；将所述第一层贝叶斯参数和所述第二层贝叶斯参数输入分层贝叶斯模型中的分层贝叶斯推理器，对功能模块的状态转移特性进行联合概率推理，得到状态转移矩阵；基于所述状态转移矩阵计算各功能模块在不同状态下的稳态概率分布，并根据所述稳态概率分布确定功能模块的状态转移临界点，得到状态转移边界；对所述状态转移边界进行阈值分割，将状态空间划分为活跃区域和睡眠区域，并基于功能模块的状态分布特征确定深度睡眠阈值，得到睡眠条件集合；根据所述睡眠条件集合对各功能模块进行分组，并基于功能模块之间的状态相关性进行组合匹配，得到初始组合集合，对所述初始组合集合中的每组功能模块计算组合评分，并选择评分最高的组合作为深度睡眠功能模块的组合方案；基于所述深度睡眠功能模块的组合方案确定协同睡眠控制序列；将所述协同睡眠控制序列输入所述分层贝叶斯模型，生成唤醒电压和时钟序列，并通过所述动态图神经网络实时监测各功能模块的功耗响应，输出安全唤醒控制结果。

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