恭喜东华大学张磊获国家专利权
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龙图腾网恭喜东华大学申请的专利基于多任务学习蜂窝网无线信号与用户轨迹联合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：CN116261158B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202310005580.2，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权基于多任务学习蜂窝网无线信号与用户轨迹联合预测方法是由张磊;卢嘉王男;初欣;张远帝;张宏涛设计研发完成，并于2023-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多任务学习蜂窝网无线信号与用户轨迹联合预测方法在说明书摘要公布了：本发明的技术方案是提供了一种基于多任务学习蜂窝网无线信号与用户轨迹联合预测方法。本发明在提供位置预测的同时，可以对当前范围内的信号强度、信号质量进行预测，有利于优化网络资源管理。预测输入基于真实的实测数据，将历史轨迹与相应的RSRP和RSRQ相结合，丰富定位特征，提高精度。与隐马尔可夫模型和卡尔曼滤波等基线方法相比，该模型在定位和信号功率预测任务中均具有较高的预测精度。此外，本发明基于局部均值对原始数据进行预处理，以增加下一个位置预测的范围。在不同尺度上仔细评估预测精度和预测范围之间的权衡，便于多任务预测模型在实际交通场景中的应用。
本发明授权基于多任务学习蜂窝网无线信号与用户轨迹联合预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习蜂窝网无线信号与用户轨迹联合预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、数据采集：使用测试移动系统进行外场测试，从一个由商业蜂窝网络服务的城市区域收集测量数据；步骤2、基于测量数据获取轨迹数据，轨迹数据包括各采样点的位置信息、相应的参考信号接收功率以及相应的参考信号接收质量；步骤3、建立多任务LSTM模型，采用多任务LSTM模型实现蜂窝网无线信号与用户轨迹的联合预测，其中，该多任务LSTM模型包括用于处理位置信息中的经纬度序列从而实现位置预测的两层LSTM网络、用于进行参考信号接收功率预测的单个LSTM网络和用于进行参考信号接收质量预测的单个LSTM网络。
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