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龍圖騰網獲悉北京小米移動軟件有限公司申請的專利預編碼模型訓練方法、預編碼方法和裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115997348B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202180002564.7，技術領域涉及：H04L1/00；該發明授權預編碼模型訓練方法、預編碼方法和裝置是由池連剛;陳棟設計研發完成，并于2021-08-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本預編碼模型訓練方法、預編碼方法和裝置在說明書摘要公布了：本公開實施例公開了一種預編碼模型訓練方法、預編碼方法和裝置，該預編碼模型訓練方法包括：網絡設備接收K個終端的信道狀態信息，其中，K為大于零的整數，根據信道狀態信息，對預編碼模型DNet模型進行訓練；其中，DNet模型包括壓縮重建子模型DiSNet模型和預編碼子模型PreNet模型，DiSNet模型包括K組成對的壓縮子模型和重構子模型。通過實施本公開實施例，預編碼模型DNet模型可以對多個終端的信道狀態信息進行分布式處理，實現在終端有限反饋情況下，網絡設備可以進行高效率的預編碼設計。

本發明授權預編碼模型訓練方法、預編碼方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種預編碼模型訓練方法，其特征在于，所述方法由網絡設備執行，所述方法，包括： 網絡設備接收K個終端的信道狀態信息；其中，K為大于零的整數； 根據所述信道狀態信息，對預編碼模型DNet模型進行訓練；其中，所述DNet模型包括壓縮重建子模型DiSNet模型和預編碼子模型PreNet模型，所述DiSNet模型包括K組成對的壓縮子模型和重構子模型； 所述根據所述信道狀態信息，對預編碼模型DNet模型進行訓練，包括：對所述信道狀態信息進行處理，獲取訓練樣本集；根據所述訓練樣本集，對所述DiSNet模型和所述PreNet模型進行預訓練；根據所述訓練樣本集，對預訓練后的DiSNet模型和預訓練后的PreNet模型進行聯合訓練； 所述PreNet模型，包括：模擬預編碼子模型RFNet模型和數字預編碼子模型BBNet模型； 所述對所述PreNet模型進行預訓練，包括：將不完美矩陣輸入至所述RFNet模型，生成模擬預編碼所述BBNet模型根據所述不完美矩陣生成數字預編碼采用自監督學習和Adam優化算法對所述RFNet模型和所述BBNet模型進行預訓練； 所述BBNet模型，包括：第一初始數字子模型SNet模型和第二初始數字子模型MNet模型； 所述BBNet模型根據所述不完美矩陣生成數字預編碼包括：根據所述不完美矩陣輸入至所述RFNet模型，生成模擬預編碼取對角占優矩陣以及主元矩陣diagHeq；分別將所述對角占優矩陣和所述主元矩陣diagHeq輸入至所述SNet模型和所述MNet模型，合并后與所述模擬預編碼進行歸一化處理，生成所述數字預編碼

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