福州理工学院刘斌获国家专利权
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龙图腾网获悉福州理工学院申请的专利基于AI的5G有源MIMO波束赋形智能优化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：CN121710975B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610207819.8，技术领域涉及：H04B7/06；该发明授权基于AI的5G有源MIMO波束赋形智能优化方法是由刘斌;刘雨琳;卢佳佳;吴金承;赖德新;杨小青设计研发完成，并于2026-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于AI的5G有源MIMO波束赋形智能优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及通信技术领域，公开了基于AI的5G有源MIMO波束赋形智能优化方法。该方法包括：获取各天线单元的实时射频幅度与相位数据；反演下行信道状态信息；采集障碍物分布信息；结合基准模型生成天线健康状态置信度评分；融合多源信息构建特征张量；输入深度强化学习网络，以边缘吞吐量与主瓣精度为优化目标，输出复数加权系数；据此重构波束赋形矩阵。本发明实现异常工况下波束的动态自适应优化，提升链路鲁棒性与频谱效率。
本发明授权基于AI的5G有源MIMO波束赋形智能优化方法在权利要求书中公布了：1.基于AI的5G有源MIMO波束赋形智能优化方法，其特征在于，包括： 获取有源天线阵列中各天线单元的实时射频输出信号幅度与相位数据； 采集基站侧接收的上行导频信号以反演下行等效信道状态信息； 同步获取环境感知传感器所检测的天线面板前方障碍物分布信息； 基于所述实时射频输出信号幅度与相位数据，结合预设的正常工作状态基准模型，生成各天线单元的健康状态置信度评分； 将信道状态信息、障碍物分布信息及健康状态置信度评分进行时空对齐，形成多源异构输入特征张量； 将所述多源异构输入特征张量输入至预先训练的深度强化学习策略网络，该深度强化学习策略网络以最大化小区边缘用户吞吐量与主瓣指向精度为联合优化目标，输出各有效天线单元的复数加权系数； 依据所述复数加权系数重新配置波束赋形器的数字预编码矩阵，完成波束方向图的在线重构。
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