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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种双模态网络修正的精细化路径损耗预测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：CN116318462B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310262031.3，技术领域涉及：H04B17/309；该发明授权一种双模态网络修正的精细化路径损耗预测方法是由张焱;陈明宇;张万成;赵天宇;王赛尔设计研发完成，并于2023-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双模态网络修正的精细化路径损耗预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种双模态网络修正的精细化路径损耗预测方法，属于无线通信技术领域。该方法为解决现有方法无法均衡路径损耗预测复杂度和准确性的问题，该方法利用路径损耗经验模型给出统计预测值，完成对路径损耗的共性刻画，之后，采用双模态网络从视觉、特征两种模态中学习通信环境的特定传播特性，获取路径损耗经验模型的修正值，完成对不同位置路径损耗的特定描述。本发明应用于无线通信领域，融合人工智能与梳理统计方法，能够实现对路径损耗的精细化建模。

本发明授权一种双模态网络修正的精细化路径损耗预测方法在权利要求书中公布了：1.一种双模态网络修正的精细化路径损耗预测方法，其特征在于该方法的步骤包括： 第一步，根据发射端、接收端、环境中建筑物的坐标信息提取通信双模态数据集，所述通信双模态数据集包括传播特征集和环境图像； 其中，传播特征集包括接收端水平坐标、接收端垂直坐标、接收端高度、方位角、传播距离、间隔建筑物数量、间隔建筑物平均高度和通信传播状态；间隔建筑物数量初值和间隔建筑物平均高度初值均为0，通信传播状态初值为1，表示视距传播；传播特征集通过两阶段特征提取算法获取，具体为： 步骤1.1，设有1个发射端，有N个接收端，M栋建筑物，根据发射端和第i个接收端的坐标，计算发射端和第i个接收端之间的二维距离以及发射端和第i个接收端之间的方位角θi，i＝1，...，N，方位角为发射端和第i个接收端之间的连线与水平面之间的夹角，其中，发射端的位置视为二维坐标原点o，发射端的高度为hTx，第i个接收端的三维坐标表示为Pi为第i个接收端的二维坐标，是第i个接收端的水平坐标，是以发射端为原点的第i个接收端的垂直坐标，hi是第i个接收端的高度； 步骤1.2，判断发射端与第i个接收端之间的连线是否与第j栋建筑物在二维平面内相交，即发射端坐标与第i个接收端坐标之间的连线L1与第j栋建筑物的边界线L2是否在二维平面内相交，j＝1，...，M； 第j栋建筑物的矢量地图信息B如下公式所述： 其中，H是第j栋建筑物的高度，K是第j栋建筑物的边界线数目，σ是第j栋建筑物的边界线集合，如下公式所述： 是第j栋建筑的第k条边界线，其两个端点由如下公式表示： 判断在二维平面内，发射端和第i个接收端的连线是否与第j栋建筑物的第k条边界线相交，计算公式为： 其中，|·|代表行列式运算，当的计算结果为正时，端点集按照逆时针顺序排列，当计算结果为负时，端点集按照顺时针顺序排列，当计算结果为零时，表示Pi在第j栋建筑的第k条边界线上或该边界线的延长线上； 当端点集和端点集按照相反的旋转顺序排列，即 且端点集和端点集按照相反的旋转顺序排列，即 均成立时，则与发生相交，进入步骤1.3； 此时，端点aj，k和bj，k位于的两端，同时o和pi位于的两端，发射端和第i个接收端连线与第j栋建筑物在二维平面内发生相交，并记录二维相交点坐标为x0,y0； 当有任一条件不成立时，则与不发生相交，更新第j栋建筑物的边界线的k，当发生相交时，进入步骤1.3，当发射端和第i个接收端的连线与第j栋建筑物的边界线均没有在二维平面内相交，则他们不存在三维相交情况，进入步骤1.4； 步骤1.3，判断发射端和第i个接收端的连线是否与第j栋建筑物在三维平面内是否相交，计算三维相交点的高度hI，如下公式所述： 如果hI小于第j栋建筑物高度Hj，那么发射端和第i个接收端的连线与第j栋建筑物在三维平面内相交，表示发射端的发射信号受到了第j栋建筑物的遮挡，则退出对第j栋建筑物的相交判断，并更新间隔建筑物数量和间隔建筑物平均高度，即间隔建筑物数量增加1，间隔建筑物平均高度增加Hj，通信传播状态Li＝0，进入步骤1.4； 步骤1.4，更新建筑物j，重复上述步骤1.2与1.3，直至遍历所有建筑物j＝1，...，M，最后将更新的间隔建筑物平均高度结果除以更新的间隔建筑物数量，得到最终的间隔建筑物平均高度； 步骤1.5，重复上述步骤1.1与1.4，遍历所有接收端i＝1，...，N，并拼接获取的所有特征，获得所有接收端的传播特征集； 第二步，根据第一步中获取的传播特征集，采用路径损耗经验模型计算发射端与接收端之间的路径损耗粗值； 第三步，根据第一步中获取的传播特征集和环境图像，采用经过训练的双模态网络预测发射端与接收端之间的路径损耗修正值； 第四步，将第二步中获取的路径损耗粗值与第三步中获取的路径损耗修正值相加，得到路径损耗预测精细值，完成双模态网络修正的精细化路径损耗预测。

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