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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利基于感知的通信波束跟踪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：CN115714612B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202211365702.0，技术领域涉及：H04B7/0413；该发明授权基于感知的通信波束跟踪方法是由唐岚;钱万云设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于感知的通信波束跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于感知的通信波束跟踪方法，包括如下步骤：在发射基站端，基于数据处理中心反馈给发射基站的无人机位置设计下一时刻的波束成形向量；基站发射出去的波束一方面被无人机接收，实现了通信信息的传输，另一方面波束经过无人机反射至分布式接收基站，接收基站将收集到的回波信号发送给数据处理中心；数据处理中心对无人机的状态转移模型和观测模型进行建模，将收集到的回波复信号作为观测数据，应用无迹卡尔曼滤波算法，估计并预测下一时刻无人机的位置信息，最终将预测的位置信息反馈给发射基站。本发明在降低导频开销，提高基站与无人机之间有用信息的通信速率的同时，提升了对无人机的跟踪性能。

本发明授权基于感知的通信波束跟踪方法在权利要求书中公布了：1.基于感知的通信波束跟踪方法，包含以下步骤：1在一体化发射基站端，接收来自数据处理中心反馈的无人机的预测位置信息，根据所述预测位置信息设计对无人机的波束成形向量，并发射相应的波束与无人机完成通信；2发射基站发射出去的波束经过无人机表面反射至分布式接收基站，所述分布式接收基站将观测到的回波信号发送给数据处理中心进行统一处理；3数据处理中心首先对无人机的状态转移模型和观测模型进行建模，并对回波信号进行实数化和拉直处理，接下来根据UKF算法和处理后的回波数据对当前时刻无人机的位置信息进行跟踪，并对下一时刻无人机的位置信息进行预测，将预测的结果反馈给发射基站；4重复所述步骤123，发射基站在对无人机进行轨迹跟踪的同时，完成与无人机之间的通信；所述步骤1中包括如下步骤：数据处理中心根据t-1时刻的无人机位置信息估计值预测出来t时刻无人机的位置并且根据和以及发射基站的位置计算出t时刻无人机的预测发射角t时刻相应的波束成形向量表示为其中k表示无人机的序号，t表示不同的估计时刻，表示第k个无人机在t-1时刻的估计位置，表示第k个无人机在t时刻的预测位置，和分别表示t时刻无人机的预测位置的横坐标、纵坐标、预测速度的横坐标、纵坐标，表示t时刻无人机的预测发射角；所述步骤2中包括如下步骤：步骤1中设计好的波束发射之后经过无人机表面发射至分布式接收基站中的每一个接收基站，每一个接收基站都是独立的，对于第r个接收基站而言，其收到的回波信号经过匹配滤波之后的表达式其中，K表示通感一体化系统的监控区域内的无人机数量，Q表示每次发射机发射出去的OFDM符号块中包含的OFDM符号个数，Mt表示发射基站的发射天线个数，Mr表示接收基站的接收天线个数，fr,k代表第k个无人机相对于发射基站和第r个接收基站的多普勒频移，τr,k代表发射信号经过第k个无人机到达第r个接收基站的时延，τr,k＝||pt-pk||2+||pr-pk||2c，表示从发射基站经过第k个无人机到达第r个接收基站的衰减系数，θr,k表示第r个接收基站对于第k个无人机的接收角，βk表示发射基站对于第k个无人机的发射角，表示经过归一化的对于第k个无人机的发射导向向量，表示经过归一化的对于第k个无人机和第r个接收基站的接收导向向量；其中，||x||2表示向量x的2范数；所述步骤3中包括如下步骤：1确定无人机的系统状态模型和系统观测模型：数据处理中心将无人机的状态表征为二维位置坐标pk,x[t],pk,y[t]和速度坐标vk,x[t],vk,y[t]，对无人机采用恒定速度模型，观测模型依据从接收基站群反馈回来的回波，考虑无人机时延τr,k、多普勒频移fr,k因素对回波模型建模；2初始化无人机的状态信息和估计方差矩阵：在对无人机开始跟踪前，利用估计算法对无人机的位置进行初步估计，估计结果为sk,0，数据处理中心据此进行初始化：此外，估计方差矩阵需满足正定矩阵的条件：Mk[-1|-1]＝Mk,0，Mk,0为一个正定阵；其中和Mk[-1|-1]分别表示初始化的位置和方差矩阵；3一步预测无人机状态和估计方差矩阵：对进行无迹变换得到第一组Sigma采样点并根据采样策略计算各采样点的权值；最终，通过权值将所有采样点结合成一步预测状态sk[t|t-1]，据此计算预测方差矩阵Mk[t|t-1]；4一步预测观测回波：依据3中sk[t|t-1]和Mk[t|t-1]进行无迹变换产生第二组Sigma采样点，通过权值将所述第二组Sigma采样点结合成观测回波的一步预测yk[t|t-1]，并据此计算观测回波的预测方差矩阵Mk,zz[t-1|t]以及状态和观测回波之间的预测协方差矩阵Mk,sz[t-1|t]；5更新无人机状态和估计方差矩阵：根据3和4中的一步预测结果sk[t|t-1]、Mk[t|t-1]、yk[t|t-1]、Mk,zz[t-1|t]和Mk,sz[t-1|t]，计算卡尔曼增益Kk[t]，更新当前时刻无人机状态信息并计算估计方差矩阵Mk[t|t]。

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