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龙图腾网恭喜香港中文大学(深圳);深圳市未来智联网络研究院申请的专利一种无线网络下隐私保护的分布式无线电地图感知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：CN120104712B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510588202.0，技术领域涉及：G06F16/29；该发明授权一种无线网络下隐私保护的分布式无线电地图感知方法是由马鹤轩;张泽中;陈俊挺;黄川;崔曙光设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无线网络下隐私保护的分布式无线电地图感知方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无线网络下隐私保护的分布式无线电地图感知方法，包括以下步骤：S1.为每个用户各分配一个独立的本地子模型，用户用各自的本地子模型来提取本地数据特征，最后生成一个深度本地特征上传到服务器；S2.为服务器配置决策子模型，服务器接收来自所有用户的本地特征并作为决策子模型的输入,决策子模型将发射机信息可视化，并与静态地理环境图像组成一个二通道图片；S3.将二通道图片输入至预先训练好的U‑Net模型生成无线电地图，最终得到无线电地图估计结果。本发明在保护用户隐私的前提下实现高精度的实时无线电地图估计，更具备应用普适性；并且为来自不同用户的特征分配重要性，以提升估计准确度并降低模型复杂度。

本发明授权一种无线网络下隐私保护的分布式无线电地图感知方法在权利要求书中公布了：1.一种无线网络下隐私保护的分布式无线电地图感知方法，其特征在于：包括以下步骤： S1.为每个用户各分配一个独立的本地子模型，用户用各自的本地子模型来提取本地数据特征，最后生成一个深度本地特征上传到服务器； S2.为服务器配置决策子模型，服务器接收来自所有用户的本地特征并作为决策子模型的输入,决策子模型首先在模型输入层采用attention机制为来自不同用户的数据赋予重要程度，再经过后续神经网络层推理得到发射机信息,最后将发射机信息可视化，得到表征发射机位置的信号强度的图片，并与建筑物环境图片组成一个二通道图片； 所述本地子模型和决策子模型采用纵向的联邦学习的方式进行训练，训练过程包括： A1、对于数据样本n，各用户k利用本地子模型提取深度数据特征，并将其上传到服务器；服务器接收来自所有用户的深度数据特征作为决策子模型的输入，得到发射机信息的预测值； A2、在服务器处计算发射机信息的预测值与真实标签的均方误差作为训练损失; A3、遍历所有数据样本，计算训练损失之后，并基于该训练损失通过反向传播法计算决策子模型的梯度； A4、对各用户k，服务器计算训练损失对于用户k输出的深度数据特征的偏导数并回传至该用户； A5、基于上述回传的偏导数，各用户k利用反向传播法计算本地子模型的梯度； A6、更新所有本地子模型与决策子模型参数； A7、循环A1-A6，直至达到设定的训练轮次； S3.将二通道图片输入至预先训练好的U-Net模型生成无线电地图，最终得到无线电地图估计结果。

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”。