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龙图腾网获悉创时代(天津)科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的通信芯片信号干扰预测与优化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：CN121173404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511477978.1，技术领域涉及：H04B17/345；该发明授权一种基于人工智能的通信芯片信号干扰预测与优化系统是由赵阳设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的通信芯片信号干扰预测与优化系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的通信芯片信号干扰预测与优化系统，包括如下模块：数据采集与预处理模块，用于多维通信状态数据并进行预处理；通信行为图谱构建模块，用于基于多维通信状态数据构建通信行为图谱；因果结构学习模块，用于基于改进的NOTEARS算法生成初步干扰因果图，并构建因果势能张量；干扰分类与风险识别模块，用于通过Gumbel‑Softmax变分自编码器模型输出干扰类型标签与风险等级标签；控制策略生成模块，用于划分干扰场景控制模式和构建控制动作库；实时调控执行模块，用于执行实时调控动作输出控制执行结果。本发明融合改进的NOTEARS算法与Gumbel‑Softmax变分自编码器模型，实现通信芯片干扰预测与自适应优化系统。

本发明授权一种基于人工智能的通信芯片信号干扰预测与优化系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的通信芯片信号干扰预测与优化系统，其特征在于，包括如下模块： 数据采集与预处理模块，用于采集通信芯片的多维通信状态数据，并进行预处理生成统一结构的多维通信状态数据； 通信行为图谱构建模块，用于基于统一结构的多维通信状态数据和通信芯片中各功能模块之间的控制依赖关系、物理连接路径与数据流转路径，构建通信行为图谱； 因果结构学习模块，用于基于改进的NOTEARS算法，提取通信行为图谱中节点的状态数据序列生成初步干扰因果图，并构建因果势能张量，具体为： 提取通信行为图谱中各节点在设定时间窗口内的状态数据序列，得到状态数据序列集合，所述状态数据序列为各节点对应的通信状态数据，用于反映通信状态随时间的动态变化； 对状态数据序列集合执行多尺度处理，所述多尺度处理步骤为： 对每一条状态数据序列，依次构造预设的不同长度的滑动时间窗口； 在每个滑动时间窗口内，计算每一条状态数据序列的统计特征，所述统计特征包括平均值、极差、变化幅度、变化斜率、标准差和相邻时间步之间的平均增量； 将所有尺度的统计特征组合拼接为统一的多尺度特征表示，并汇总所有节点的多尺度特征表示得到多尺度特征表示集合； 计算多尺度特征表示集合中任意两个节点多尺度特征表示之间的皮尔逊相关系数，并将所有节点对的皮尔逊相关系数汇总，构建初始特征相关性矩阵； 基于特征相关性矩阵与节点时间先后顺序，确定节点间的正向因果方向关系； 将所有节点间的正向因果方向关系与皮尔逊相关系数组合形成初始因果邻接矩阵，所述初始因果邻接矩阵中每个元素的取值表示节点间的因果影响强度； 对初始因果邻接矩阵进行拓扑排序，若发现因果路径中存在环路结构，则通过移除环中最小皮尔逊相关系数边的方式破除环路，得到已去环的因果邻接矩阵； 从已去环的因果邻接矩阵中筛选皮尔逊相关系数高于设定阈值的边作为因果路径保留边，输出初步干扰因果图，所述初步干扰因果图的节点为对应的多尺度特征表示，边为对应的因果路径保留边，边权为对应的皮尔逊相关系数； 计算初步干扰因果图中每个节点对应的多尺度特征表示在预设时间窗口内的波动幅度、方差与异常跳变次数，按照预设的权重进行加权得到对应节点的初始势能值； 对初步干扰因果图中每一条有向因果边，从源节点流向目标节点，读取对应边的皮尔逊相关系数，并与源节点的初始势能值进行加和，作为对应边的干扰传递势能值赋予对应边； 基于干扰因果图的拓扑结构，从无入边节点出发执行有向遍历，所述有向遍历步骤为沿干扰因果图的拓扑顺序进行势能传播，直到所有路径被扫描完毕，形成每个节点的累计干扰传递势能值； 将每个节点的初始势能值、入边的干扰传递势能值和累计干扰传递势能值写入张量的对应维度中，得到因果势能张量； 干扰分类与风险识别模块，用于将因果势能张量输入至Gumbel-Softmax变分自编码器模型中，通过编码器生成潜在向量表示集合，经离散采样由解码器输出干扰类型标签与风险等级标签； 控制策略生成模块，用于根据输出的干扰类型标签与风险等级标签划分干扰场景控制模式，构建控制动作库，并输出最优控制动作集合； 实时调控执行模块，用于将最优控制动作集合输入至通信芯片控制接口，按目标地址与参数控制项执行实时调控动作，并输出控制执行结果。

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