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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种用户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：CN116528166B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202310521802.6，技术领域涉及：H04W4/029；该发明授权一种用户定位方法是由王卫江;李剑铮;蒋荣堃;薛丞博;王贵愚设计研发完成，并于2023-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用户定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用户定位方法，属于无线通信技术领域，特别涉及利用人工神经网络对用户位置定位及预测的方法。针对基于模板匹配分类的传统神经网络定位算法定位精度低的问题，本发明利用神经网络的非线性映射性将用户与STAR‑RIS间的直线距离、俯角、仰角以及所属侧透射侧或反射侧作为标签进行拟合。针对现存的STAR‑RIS辅助用户定位方法没有进行用户的移动轨迹预测的问题，本发明通过采集的前序时隙的信道状态矩阵预测出用户后续的移动轨迹。具体地，本发明使用卷积神经网络提取信道矩阵中的用户空间信息，并对用户位置进行粗估计。随后利用全连接网络构成的编解码器网络，完成用户位置的精估计，并对后续用户位置进行预测。

本发明授权一种用户定位方法在权利要求书中公布了：1.一种用户定位方法，其特征在于，使用神经网络估计用户相对于同时发射和反射的可重构智能表面的绝对位置，并根据前序时隙的信道状态矩阵预测出用户后续的运动轨迹，包括如下步骤： S1：首先将STAR-RIS引入多输入单输出的通信系统，悬挂于yoz平面，其中心点坐标为pS＝xS,yS,zS，STAR-RIS的透射矩阵为Φt，反射矩阵为Φr，均为对角阵，其中STAR-RIS的第nn∈N个单元可表示为 STAR-RIS的能量分裂参数为εt与εr，分别代表用于透射和反射的能量系数，且满足εt 2+εr 2＝1，STAR-RIS与透射侧用户之间的信道为ht,2，与反射侧用户之间的信道为hr,2，基站与STAR-RIS之间的信道为H1，基站到透射侧用户构成的透射侧级联信道可表示为反射侧用户级联信道为 系统使用正交频分复用完成信号编码调制，信道占用K个子载波； 基站配备Nr根天线，透射侧用户和反射侧用户配备单天线，透射侧用户的位置为pt＝xt,yt,zt，反射侧用户的位置为pr＝xr,yr,zr； 网络的标签为l'＝R,φ,θ,t,r，其中R为STAR-RIS的参考位置到用户的欧式距离，φ为用户到pS的俯仰角，θ为与x轴夹角的用户到pS的方位角，t和r不同时为1，当t＝1，r＝0指代用户位于STAR-RIS的透射侧，反之当t＝0，r＝1指代用户位于STAR-RIS的反射侧，其中R,φ,θ满足下式： xS-xr,yS-yr,zS-zr＝Rcosφcosθ,Rcosφsinθ,Rsinφ xS-xt,yS-yt,zS-zt＝-Rcosφcosθ,Rcosφsinθ,Rsinφ 用户移动时，对每个用户连续采集T个时隙的信道状态信息矩阵数据，每个时隙为其中c为光速，v为用户移动速度，fc为载波频率，故数据集中每个用户信道状态矩阵维度为T×Nr×K，按时隙进行竖向拼接； 上述矩阵T个时隙的Nsample个信道状态信息矩阵Ht、Hr以及标签l'共同构成数据集和其中Nsample为数据集中总样本数； S2：数据集中每个信道状态信息矩阵中，发射天线mm∈Nr在时隙tt∈T在K个子载波上幅值向量为将其通过完成向量的归一化，得到归一化后的信道幅值此时 随后使用每个信道矢量元素的原始幅度角将信道矢量转换为复值信道矢量，对每个发射天线m和子载波k均完成归一化操作，并拼接为归一化后的维度为T×Nr×K的信道状态信息矩阵Hcsi； S3：预训练信道特征提取网络CsiNet，构建一个具有多层卷积运算层，每个卷积运算层包括卷积层、批归一化层、激活函数、池化层，以及3层全连接层和激活层结构的神经网络； 该网络通过提取信道状态矩阵中的空间位置信息，完成Hcsi至l＝R,φ,θ的非线性映射，其中l为l'的前三项，CsiNet网络的输出为网络的训练目标为使CsiNet的输出不断拟合标签l； S4：训练整体网络CsiNet-Former，其中预测网络为Former，整个网络的标签值为l'； S5：计算用户绝对位置，根据中的t'和r'参数设定估计得到的R'，其中若t'r'则为-R'，反之为R'，进一步得到估计出的pt'＝xt',yt',zt'和pr'＝xr',yr',zr'如下式所示：

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