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龙图腾网获悉天元瑞信通信技术股份有限公司申请的专利基于AI预测的5G-A低空通信链路质量优化与自适应调整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：CN121510061B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610030909.4，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权基于AI预测的5G-A低空通信链路质量优化与自适应调整方法是由李毅;武涛德;韩保锋;樊磊;杨亮;魏鑫;任剑峰;赵东林设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI预测的5G-A低空通信链路质量优化与自适应调整方法在说明书摘要公布了：本发明涉及低空通信技术领域，揭露了基于AI预测的5G‑A低空通信链路质量优化与自适应调整方法，所述方法包括：对低空通信场景中终端的链路状态与多维环境数据进行跨域冲突消解，以得到无冲突融合数据；对无冲突融合数据进行高维态势提取，得到深度状态表征；基于深度状态表征及终端的历史链路质量，对链路状态的时空演化模式进行智能化图谱推演，得到链路质量预测轨迹；对所述终端的潜在劣化模式进行预防性约束推导，得到所约束条件集；对所述终端进行协同策略编码，得到协同指令；基于所述协同指令，对所述链路状态进行全局稳态化部署，得到优化链路状态；本发明可以提高基于AI预测的5G‑A低空通信链路质量优化与自适应调整的效率。

本发明授权基于AI预测的5G-A低空通信链路质量优化与自适应调整方法在权利要求书中公布了：1.基于AI预测的5G-A低空通信链路质量优化与自适应调整方法，其特征在于，所述方法包括： S01、对低空通信场景中终端的链路状态与多维环境数据进行跨域冲突消解，以得到所述终端的无冲突融合数据，包括： 对低空通信场景中终端的链路状态与多维环境数据进行异构数据动态对齐，得到所述终端的时空对齐数据序列； 对所述时空对齐数据序列进行冲突识别，得到所述时空对齐数据序列的冲突元素集； 剔除所述时空对齐数据序列中与所述冲突元素集对应的元素，得到所述终端的无冲突融合数据； S02、对所述无冲突融合数据进行高维态势提取，得到所述无冲突融合数据的深度状态表征，包括： 对所述无冲突融合数据中终端、环境、链路的三元耦合关系进行跨域因果影响因子解耦，得到所述无冲突融合数据的影响元素集，包括： 对所述无冲突融合数据中终端、环境、链路的三元耦合关系进行跨域相位同步解析，得到所述无冲突融合数据的相位振荡序列； 基于所述相位振荡序列，计算所述三元耦合关系中跨域因素的影响强度值，其中，所述影响强度值的计算公式为： ； 式中，为跨域因素对跨域因素的所述影响强度值，为跨域相位振荡序列的总长度，为预设的因果分析延迟时长，为当前时刻，为所述相位振荡序列中跨域因素的瞬时相位序列，为正弦三角函数，为所述跨域因素的瞬时相位值，为所述相位振荡序列中跨域因素的瞬时相位值，为指数函数，为所述瞬时相位序列的一阶导数序列，为所述相位振荡序列中跨域因素的瞬时相位的二阶导数序列，为绝对值运算符； 基于所述影响强度值，对所述无冲突融合数据进行稀疏化筛选，得到所述无冲突融合数据的因果影响元素集； 基于所述影响元素集，对所述链路状态进行结构化推演，得到所述链路状态的概率分布图； 对所述概率分布图进行拓扑流形扩散，得到所述无冲突融合数据的稳定性描述； 基于所述稳定性描述，对所述低空通信场景的综合通信态势进行关键模态重组，得到所述无冲突融合数据的深度状态表征； S03、基于所述深度状态表征及所述终端的历史链路质量，对所述链路状态的时空演化模式进行智能化图谱推演，得到所述终端的链路质量预测轨迹，包括： 对所述深度状态表征与所述终端的历史链路质量进行拓扑结构剖析，得到所述终端的时空纠缠关系； 基于所述时空纠缠关系，对所述链路状态进行转移条件提取，得到所述链路状态的约束边界集； 基于所述约束边界集，对所述链路状态进行时空拓扑关系合成，得到所述链路状态的时空演化模式图谱； 基于所述时空演化模式图谱，对所述深度状态表征进行模拟路径探索，得到所述深度状态表征的候选状态转移路径集； 对所述候选状态转移路径集进行主导路径精炼，得到所述终端的链路质量预测轨迹； S04、基于所述链路质量预测轨迹，对所述终端的潜在劣化模式进行预防性约束推导，得到所述终端的约束条件集，包括： 对所述链路质量预测轨迹进行动态脆弱性洞察，得到所述链路质量预测轨迹的潜在脆弱区段； 对所述潜在脆弱区段进行劣化模态解构，得到所述潜在脆弱区段的劣化模式特征； 对所述劣化模式特征进行逆向优化条件构造，得到所述劣化模式特征的韧性增强特征集，包括： 对所述劣化模式特征进行关键因素析取，得到所述劣化模式特征的主导驱动因子集； 基于预设的多元逆向干预方案，对所述主导驱动因子集进行动态演化路径模拟，得到所述主导驱动因子集的演化路径序列； 基于所述演化路径序列，计算所述多元逆向干预方案的韧性增益值，其中，所述韧性增益值的计算公式为： ； 式中，为所述韧性增益值，为所述演化路径序列的总时间步长，为所述演化路径序列中第个质量指标的方差，为所述演化路径序列中第个质量指标的平均值，为预设的防除零常数，为预设的所述演化路径序列中第个质量指标的敏感度权重系数，为在时间步第个质量指标与第个质量指标之间预设的动态相关系数，为第个质量指标与第个质量指标之间预设的理想关联系数，为所述演化路径序列中质量指标的总数，为指数函数； 基于所述韧性增益值，对所述多元逆向干预方案进行帕累托前沿筛选，并对筛选后的干预方案进行多维特征萃取，得到所述劣化模式特征的韧性增强特征集； 基于所述韧性增强特征集，对所述终端中通信状态的动态边界进行约束反向推导，得到所述终端的约束条件集； S05、基于所述约束条件集，对所述终端进行协同策略编码，得到所述终端的协同指令； S06、基于所述协同指令，对所述链路状态进行全局稳态化部署，得到所述终端的优化链路状态。

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