上海前瞻创新研究院有限公司;中国科学院上海高等研究院周婷获国家专利权
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龙图腾网获悉上海前瞻创新研究院有限公司;中国科学院上海高等研究院申请的专利异构智能反射面系统的联合波束赋形方法、系统、介质、终端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：CN116131892B 。
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：202210822110.0，技术领域涉及：H04B7/06；该发明授权异构智能反射面系统的联合波束赋形方法、系统、介质、终端是由周婷;闵红旗;徐天衡;赵建龙设计研发完成，并于2022-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本异构智能反射面系统的联合波束赋形方法、系统、介质、终端在说明书摘要公布了：本发明提供一种异构智能反射面系统的联合波束赋形方法、系统、介质、终端，包括以下步骤：获取参与联邦训练的用户数量和每个智能反射面包含的反射单元数量；基于用户数量和反射单元数量初始化全局联邦模型；在每个训练周期，将全局联邦模型提供至各个用户，以使各个用户采用全局联邦模型更新本地联邦模型，并采用本地数据集训练本地联邦模型；对所有用户的本地联邦模型进行聚合，获取聚合后的全局联邦模型；基于聚合后的全局联邦模型预测异构智能反射面系统的联合波束赋形。本发明的异构智能反射面系统的联合波束赋形方法、系统、介质、终端基于SFL算法解决异构IRSs辅助下行链路系统的主动和被动波束成形联合问题，有效降低了计算复杂度和训练成本。
本发明授权异构智能反射面系统的联合波束赋形方法、系统、介质、终端在权利要求书中公布了：1.一种异构智能反射面系统的联合波束赋形方法，其特征在于，所述异构智能反射面系统包括一个基站和若干个智能反射面，每个智能反射面服务于一个或多个用户； 所述异构智能反射面系统的联合波束赋形方法包括以下步骤： 获取参与联邦训练的用户数量和每个智能反射面包含的反射单元数量； 基于所述用户数量和所述反射单元数量初始化全局联邦模型； 在每个训练周期，将所述全局联邦模型提供至各个用户，以使各个用户采用所述全局联邦模型更新本地联邦模型，并采用本地数据集训练所述本地联邦模型；对所有用户的本地联邦模型进行聚合，获取聚合后的全局联邦模型； 基于所述聚合后的全局联邦模型预测所述异构智能反射面系统的联合波束赋形。
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