买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国传媒大学申请的专利一种有效的XL-MIMO系统近场参数估计及定位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：CN119966463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510446607.0，技术领域涉及：H04B7/0456；该发明授权一种有效的XL-MIMO系统近场参数估计及定位方法是由杜建和;陈媛;张鹏;何晶;刘昌银设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种有效的XL-MIMO系统近场参数估计及定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种有效的XL‑MIMO系统近场参数估计及定位方法。考虑更具有挑战性的LoS路径被遮挡的通信场景以及收发端均部署了极大规模天线阵列的系统，本发明首先利用码本矩阵与近场参数间的结构联系，实现对参数的初步提取。随后，利用最速下降思想对所得参数进行迭代细化，从而实现了对角度、距离以及路径增益等参数的超分辨率估计。所得参数还可以被进一步应用于感知环节，借助系统的几何约束以及得到的高精度参数，本发明完成了对用户设备以及散射点位置信息的准确估计，为多样感知服务的开发提供了基础。此外，所提方法在参数估计精度和定位精度上均优于已有竞争方法，且在低采样数以及低导频开销的条件下仍可保持优越的性能。

本发明授权一种有效的XL-MIMO系统近场参数估计及定位方法在权利要求书中公布了：1.一种有效的超大规模多输入多输出XL-MIMO系统近场参数估计及定位方法，其特征在于该方法包括： 在视距路径LoS路径被遮挡的近场通信场景中，面向收发双端均部署了超大规模均匀线性阵列的系统，采用球面波假设构建近场信道和接收信号模型； 设计角度和距离参数对应的采样码本矩阵，根据接收信号与码本矩阵间的相关性，利用正交匹配追踪算法的思想求解得到与近场参数相关的索引信息； 分析所得索引与待估计参数之间的关联，根据码本矩阵的结构特性以及克罗克内积运算法则，实现对角度参数和距离参数的初步提取； 设计优化函数，对得到的参数进行超分辨率细化，利用最速下降的思想对角度和距离参数进行迭代更新； 利用系统的几何约束以及估计得到的角度和距离参数对系统关键节点进行感知，从而实现对用户设备以及环境散射点的准确定位； 设计角度和距离参数对应的采样码本矩阵，根据接收信号与码本矩阵间的相关性，利用正交匹配追踪算法的思想求解得到与近场参数相关的索引信息，具体包括：通过均匀采样，得到收发端角度和距离的采样值，对应发端的角度采样值，对应收端的角度采样值，对应发端的距离采样值而对应收端的距离采样值，其中，K为发端的角度采样数，T为收端的角度采样数，J为发端的距离采样数，U则为收端的距离采样数，为了便于后续参数提取，在此定义θ＝[θ1,…,θK]，φ＝[φ1,…,φT]，γ＝[γ1,…,γJ]，和ν＝[ν1,…,νU]，将上述参数采样信息代入球面波模型对应的转向矢量表达式并进行组合，即可设计得到码本矩阵BT和BR，写作 其中，aT·为发端的转向矢量，aR·为收端的转向矢量，NT为发端天线数，ST＝K×J，NR为收端天线数，SR＝T×U，给定初始残差R＝Y和初始感知矩阵Y为接收信号，向量w＝01×1是存储每次迭代得到索引的向量，迭代次数等于路径数L，借助矩阵结构的相关性，通过贪婪搜索的思想即可得到相应的索引信息，定义ΩR＝QHBR和·H表示共轭转置操作，对残差进行稀疏化处理，得到残差矩阵在角域和距离域的稀疏表示如下 对Υ进行向量化，求解所得向量中最大值所对应的索引x，并相应地更新w＝[w，x]，由于x携带着与目标角度和距离参数相关的信息，因此，通过分析码本矩阵和信道矩阵的内在结构关联，即可实现对感知矩阵的更新，具体操作如下 其中，xR＝x-xT-1SR，·T表示转置操作，符号表示克罗内克积，表示向上取整操作，利用Γ重构稀疏信道，从而得到 其中，·-1表示取逆操作，vec·表示向量化操作，将所得向量映射为矩阵形式，即紧接着更新残差如下 并重复上述过程直至达到最大迭代次数； 设计优化函数，对得到的参数进行超分辨率细化，利用最速下降的思想对角度和距离参数进行迭代更新，具体包括：设计优化函数如下 其中，P是预编码矩阵，是估计信道矩阵，Q是组合矩阵，||·||F表示取F范数的操作，κ是给定的正则化参数，为对角矩阵，|·|为取模操作，ο是保证对数函数有意义的常数，是发端的角度参数估计向量，是发端的距离参数估计向量，是收端的角度参数估计向量，是收端的距离参数估计向量，具体地，给定迭代次数Niter，第ii＝0,…,Niter-1次迭代如下，对优化函数F求关于的偏导，得到路径参数的最优解并将的表达式代入优化函数从而得到 其中， 接下来，进行如下的参数更新 其中，η为更新步长，为Fi对的偏导，对应发端角度参数的梯度下降方向，为Fi对的偏导，对应发端距离参数的梯度下降方向，为Fi对的偏导，对应收端角度参数的梯度下降方向，为Fi对的偏导，对应收端距离参数的梯度下降方向，借助最速下降思想完成对的更新后，得到相应的循环该过程直至迭代结束，将最终结果记作并把所得的参数代入信道模型，即可得到近场信道的最终估计

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国传媒大学，其通讯地址为：100024 北京市朝阳区定福庄东街一号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。