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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利一种面向6G全解耦网络的下行链路自适应方法及系统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：CN115865268B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202211389832.8，技术领域涉及：H04L1/00；该发明授权一种面向6G全解耦网络的下行链路自适应方法及系统是由周海波;邹献锋;赵纪伟;余凯设计研发完成，并于2022-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向6G全解耦网络的下行链路自适应方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向6G全解耦网络的下行链路自适应方法及系统，能够在长延时反馈下实现有效的链路自适应。本发明首先构建一个基于信干噪比的低维信道特征向量，以表示当前频率选择性衰落信道的状态；然后根据低维信道特征向量的历史数据，对未来传输时刻的信道特征向量进行预测；再构建一个基于神经网络的误帧率FER估计模型，其以信道特征向量和调制编码方案MCS为输入，以相应的FER为输出；最后根据模型估计的FER选择期望吞吐量最大的MCS方案，并通过长反馈链路向下行基站报告，实现下行的链路自适应传输。本发明可以缓解6G全解耦网络中长反馈延时造成的链路自适应性能下降，为全解耦网络的自适应传输提供了可行方案。

本发明授权一种面向6G全解耦网络的下行链路自适应方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向6G全解耦网络的下行链路自适应方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：基于所有子载波和空间流上的信干噪比SINR集合，构建信道特征向量以表示频率选择性衰落信道的状态；所述信道特征向量维数低于SINR集合中元素个数；步骤2：根据信道特征向量的历史时刻数据序列，对未来传输时刻的信道特征向量进行预测；步骤3：构建基于多层感知机网络MLP的误帧率FER估计模型，其以信道特征向量和调制编码方案MCS为输入，以FER为输出；根据模型估计的FER选择期望吞吐量最大的MCS方案，作为下行链路自适应传输方案；其中通过观察N个传输帧来构造MLP网络训练集zn,mn是第n个传输帧的低维信道特征和使用的MCS，en∈{0,1}表示第n帧是否传输成功；通过梯度下降对网络参数进行更新，并最小化训练集上的MLP网络交叉熵损失函数θ是网络参数，ρzn,mn；θ是MLP网络估计的第n帧的FER；最佳MCS选择表示为是预测的信道特征向量，是MLP网络估计的预测信道的FER，Tm表示使用MCSm传输的比特数，M表示候选MCS集。

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