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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于用户侧信道知识地图的低导频开销的信道估计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：CN118764346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411118745.8，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权基于用户侧信道知识地图的低导频开销的信道估计方法是由梁霄;倪浩;张华设计研发完成，并于2024-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于用户侧信道知识地图的低导频开销的信道估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于用户侧信道知识地图的低导频开销的信道估计方法，属于信道估计领域。该方法包括：用户根据自身位置信息在本地查询用户侧信道知识地图；用户根据信道知识地图与基站协商当前通信所用导频的数量；依据大规模下行无线毫米波信道模型，将发射方位角度域进行网格化并寻找合适的替代函数代替最大似然函数；以用户侧信道知识地图提供的先验信息分别对噪声系数、增益矩阵方差和角度偏移量进行反复迭代优化求解；根据本地查询到的用户侧信道知识地图所提供的先验信息以及接收到的导频数据对增益信道矩阵进行精准估计。本发明实际所需收发的导频数较少，且信道估计结果与传统信道估计准确率相当。

本发明授权基于用户侧信道知识地图的低导频开销的信道估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于用户侧信道知识地图的低导频开销的信道估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，根据用户实际位置查询本地用户侧信道知识地图； 步骤2，根据用户实际位置与基站进行协商得到所需收发导频数； 步骤3，将发射角度域均匀地分成多份，并构造替代函数来代替最大似然函数，从而将优化目标变为构造的替代函数；在步骤3中，将发射角度域均匀地分成份，并构造替代函数来代替最大似然函数lnpy,α,γ,β，从而将优化目标变为替代函数具体包括： 替代函数的构建方法如下：在复高斯噪声的假设下有其中，是一个稀疏向量，非零的元素代表着非零元素处的真实向量在网格向量上，α＝σ-2代表噪声，通常是未知的，将噪声建模为Gamma分布的超先验概率，即pα＝Γα；1+x，y，Gamma分布的一般形式为Γα|x,y＝Γx-1yxαx-1e-yα，其中代表Gamma函数，将α的超先验代入上式得到pα＝Γ1+x-1y1+xαxe-yα，至此α的先验概率建模完毕；对于β的先验概率假设服从不含信息的均匀分布：根据本地查询到的用户侧信道知识地图以及稀疏贝叶斯学习的方法，将w中的每一个元素建模为服从均值为的复高斯分布，方差由γ来表示： 其中将γ中的每一个元素γi建模为独立的Gamma分布，即对于估计问题的最优解如下： 等价为： 迭代地为目标函数lnpy,α,γ,β构造一个连续的替代函数，然后交替地使构造的替代函数分别关于α,γ,β取最大值，替代函数的选择是为了使交替最大化时的每一个变量都有一个闭式且简单的解； 步骤4，根据用户实际位置并利用用户侧信道知识地图所提供的先验信息分别对噪声系数α、增益矩阵方差γ和角度偏移量β进行反复迭代优化求解； 步骤5，根据本地查询到的用户侧信道知识地图所提供的先验信息对增益矩阵进行精准估计从而利用收发导频估计出用户所在位置的信道信息。

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