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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种快衰落信道上基于二进制子空间啁啾码和广义近似消息传递的随机接入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：CN118869133B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411064692.6，技术领域涉及：H04J13/16；该发明授权一种快衰落信道上基于二进制子空间啁啾码和广义近似消息传递的随机接入方法是由郑贱平;李品墨设计研发完成，并于2024-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种快衰落信道上基于二进制子空间啁啾码和广义近似消息传递的随机接入方法在说明书摘要公布了：一种快衰落信道上基于二进制子空间啁啾码和广义近似消息传递的随机接入方法，适用于快衰落信道场景，其方法包括：先将组成二进制啁啾部分的对称矩阵和向量设置为0，得到新的码字构造公式，然后根据子空间除零向量外没有交集原则，挑选构成子空间的矩阵，并将构成子空间的矩阵代入新的码字构造公式中，得到新的码本，再将新的码本分配给用户作为发送信号，然后经过快衰落信道传输得到接收信号，并执行广义近似消息传递算法估计活跃用户，在接收端迭代，最后根据活跃用户集合及迭代次数，判断迭代停止，得到估计的活跃用户集合；本发明在降低了计算复杂度的同时降低了漏检率。

本发明授权一种快衰落信道上基于二进制子空间啁啾码和广义近似消息传递的随机接入方法在权利要求书中公布了：1.一种快衰落信道上基于二进制子空间啁啾码和广义近似消息传递的随机接入方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：将二进制子空间啁啾BinarySubspaceChirps,BSSC码字构造公式中的组成二进制啁啾BinaryChirps,BC部分的对称矩阵和向量均设置为0，得到新的码字构造公式； 步骤2：根据步骤1得到的新的码字构造公式中的子空间除零向量外没有交集原则，从二进制子空间啁啾BinarySubspaceChirps,BSSC码字构造公式中挑选构成子空间的矩阵； 步骤3：将步骤2挑选的构成子空间的矩阵代入步骤1中得到的新的码字构造公式中，得到新的码本； 步骤4：设置最大迭代次数，然后将步骤3得到的新的码本分配给用户作为发送信号，发送信号经过快衰落信道传输得到接收信号，再对接收信号执行广义近似消息传递算法估计活跃用户，并在接收端进行迭代，具体步骤如下： 步骤4.1：将步骤3得到的新的码本分配给用户作为发送信号，其中有K个活跃用户，在第t个信道上接收到的信号yt表示成其中，K个活跃用户的索引记为用β＝β1,β2,...,βN表示活跃状态，如果则βn＝1；每个用户分配L长的码字，每个码字表示为其中P是可以使每个码字能量为1的归一化因子；在接收端，分别表示第t个信道上N个用户传输的信号及信道衰落向量；信噪比SNR定义为β°ht表示两个向量的逐元素哈达玛乘积； 步骤4.2：将步骤4.1的信道等效为v＝Aβ，经过快衰落后第t个信道的活跃用户数向量用v＝v1,…,vL表示，其中A是未归一的等效码本矩阵，设u＝u1,…,uL，ut＝|yt|2，t＝1,2,...,L是接收信号能量的向量，因此对于输入的活跃用户集合β和输出的接收信号能量的向量u，有如下输入输出关系，u＝fnlv＝Aβ，这个非线性关系由转移概率表示； 步骤4.3：令迭代次数e＝0，最大迭代次数emax＝50，设置步骤4.2中活跃用户集合β的先验均值及方差其中n∈{1,2,...,N}，λ＝KN，并迭代执行步骤4.4～步骤4.7，每次迭代e＝e+1； 步骤4.4：输出线性步骤：计算步骤4.2中活跃用户数向量v＝v1,…,vL的方差和均值： 其中，t∈{1,2,...,L}，则活跃用户数向量v＝v1,…,vL中的元素服从分布； 步骤4.5：输出非线性步骤：对任意t∈{1,2,...,L}，根据步骤4.4得到的分布和步骤4.2中的转移概率计算vt的后验均值和方差，后验均值表示为： 方差表示为： 其中，pvt＝g的离散分布可以由高斯分布获得，即： 其中g＝0,1,…,vt,max，ζ是使的归一化因子，进一步计算冗余及其方差的逆： 步骤4.6：输入线性步骤：对任意n∈{1,2,...,N}，根据步骤4.5得到的冗余信息计算βn的方差和均值，方差表示为： 均值表示为： 其中，n∈{1,2,...,N}，则活跃用户集合β中的元素服从分布； 步骤4.7：输入非线性步骤：对任意n∈{1,2,...,N}，根据步骤4.6得到的分布计算活跃用户集合β的后验均值和方差，均值表示为： 方差表示为： 步骤5：根据步骤4估计的活跃用户集合β及最大迭代次数e，判断迭代停止条件，当所述迭代次数e等于最大迭代次数emax或根据活跃用户集合β计算得到的时迭代停止，并对收敛后得到的估计值降序排列，取前K个为1，对应的n作为活跃用户放入活跃用户集合，最终得到估计的活跃用户集合。

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