东南大学沈弘获国家专利权
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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于CG深度展开的和速率最大化多用户MISO波束成形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：CN116582159B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310427929.1，技术领域涉及：H04B7/0452；该发明授权一种基于CG深度展开的和速率最大化多用户MISO波束成形方法是由沈弘;徐盼娟;赵春明设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于CG深度展开的和速率最大化多用户MISO波束成形方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CG深度展开的和速率最大化多用户MISO波束成形方法，该方法针对下行多用户MISO无线通信系统，包括如下步骤：1、构建总发射功率约束下最大化系统和速率的初始优化问题；2、利用强对偶性及KKT条件，获取发射波束成形向量的最优结构；3、利用共轭梯度迭代算法计算发射波束成形向量中的逆矩阵；4、生成训练神经网络所需要的训练数据集，利用深度展开搭建基于共轭梯度算法的无监督神经网络；5、基站采用步骤4离线训练得到的训练参数配置网络，并进行在线计算得到最优发射波束成形向量。相对于传统的WMMSE迭代方法，本发明能够在保证性能的同时显著降低算法的在线计算复杂度，利于工程实现。
本发明授权一种基于CG深度展开的和速率最大化多用户MISO波束成形方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CG深度展开的和速率最大化多用户MISO波束成形方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1、构建初始优化问题P1，在该优化问题中，以在基站处为每个用户配置的发射波束成形向量为优化变量，以最大化系统信息传输速率为优化目标，且满足天线总发射功率约束； 步骤2、利用强对偶性及KKT条件，获取下行链路发射波束成形向量最优结构的一般形式； 步骤3、利用共轭梯度迭代算法计算发射波束成形向量中的逆矩阵； 步骤4、生成训练神经网络所需要的训练数据集，利用深度展开搭建基于共轭梯度算法的无监督神经网络，并以最大化和速率为训练目标进行离线训练获得训练参数值； 步骤5、基站采用步骤4离线训练得到的训练参数配置网络，并进行在线计算得到为每个用户分别配置的最优发射波束成形向量。
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