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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(衢州)申请的专利一种传感辅助通信方法、装置、设备及可读存储介质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：CN119545305B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411654118.6，技术领域涉及：H04W4/38；该发明授权一种传感辅助通信方法、装置、设备及可读存储介质是由杨鲲;周圣才;向路平;刘强;韦云凯设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种传感辅助通信方法、装置、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种传感辅助通信方法、装置、设备及可读存储介质，包括获取假设条件和空中基站通信参数；构建空中基站通信模型，包括构建ISAC信号模型、构建全向通信与雷达模型和构建定向通信与雷达模型；根据ISAC信号模型、全向通信与雷达模型向各物联网设备发送全向波束，并执行接收步骤：接收各物联网设备的回波信息；执行优化步骤：在回波信息中提取传感信息，并基于传感信息采用非凸算法优化波束；执行发射步骤：根据定向通信与雷达模型以及优化后的波束向各物联网设备发射定向波束；依次重复接收步骤、优化步骤以及发射步骤。本发明通信开销低，具有更高的匹配滤波增益，没有量化误差，能够实现更准确的感知效果，保证了最大通信速率。

本发明授权一种传感辅助通信方法、装置、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种传感辅助通信方法，其特征在于，包括： 获取第一信息，所述第一信息包括假设条件和空中基站通信参数； 根据所述第一信息构建空中基站通信模型，包括构建ISAC信号模型、构建全向通信与雷达模型和构建定向通信与雷达模型； 根据所述ISAC信号模型、全向通信与雷达模型向各物联网设备发送全向波束，并执行接收步骤：接收各所述物联网设备的回波信息； 执行优化步骤：在所述回波信息中提取传感信息，并基于所述传感信息采用非凸算法优化波束； 执行发射步骤：根据所述定向通信与雷达模型以及优化后的波束向各所述物联网设备发射定向波束； 依次重复所述接收步骤、所述优化步骤以及所述发射步骤，实现传感辅助通信方法； 获取第一信息，包括： 获取假设条件，所述假设条件包括假设空中基站擅长感知近端单天线物联网设备，并促进与它们的下行通信，假设空中基站仅通过视距通道感知并与物联网设备通信，假设在初始阶段，空中基站有附近K个设备的不精确的信道信息，空中基站周围分布有潜在未知数量的、没有信道信息的设备； 获取空中基站通信参数，所述空中基站通信参数包括：所述空中基站配备包含根天线的发射均匀线性阵列和包含天线的不同接收均匀线性阵列，所述空中基站的通信协议持续N个时间间隔，每个时间间隔长度为； 构建ISAC信号模型，包括： 所述ISAC信号模型为： 1， 表示第1个设备在时隙n发射的通信信息，表示第K个设备在时隙n发射的通信信息，t表示连续的时间，T表示矩阵的转置； 波束形成过程之后，得到发射信号为： 2， 其中表示波束形成矩阵； 构建全向通信与雷达模型，包括： 通信中，空中基站到第k个设备的信道向量表示为： 3， 式中表示参考距离处的路径损耗，空中基站与第k个设备之间的距离为，针对设备k的转向向量表示为： ， 式中，j表示虚数，表示波长，d表示相邻两根天线之间的间隙，为设备k的角度，因此，第k个设备接收到的信号为： ， 其中表示接收端的加性高斯白噪声（AWGN），表示服从复高斯分布，均值为0，方差为，表示对信道的共轭转置，设发射功率为单位值，根据全向波束方向图原理，需要保证的正交性，当时，全向波束的空间协方差矩阵为： ， 其中和分别表示发射信号与波束形成矩阵的共轭转置，为的单位矩阵，第k个器件的接收信干噪比（SINR）表示为： ， 由于信道不随时间改变，所以将简写为； 如果，线性预编码器是冗余的;于是，可以直接操纵K个天线分别发射K个ISAC信号，接收到的SINR与式（7）相同，物联网设备k在第n个时隙内可实现的总通信速率记为； 由于MIMO正交波形回波仍然是正交的，因此雷达可以识别各设备的反射，因此，对于设备k，接收到的回波反射表示为： ， 式中，是转向向量的共轭转置，是经过时延的发射信号，为接收转向矢量，其结构与相同，表示方差为的零均值复加性高斯白噪声，和表示设备k在时隙n内的反射系数和时延，反射系数表示为，其中为雷达截面积（RCS），使用经典的匹配滤波方法，可以估计信号延迟，并且可以得到提炼的输出向量为： ， 式中为匹配滤波后的信号处理增益，噪声矩阵由独立、零均值和服从复高斯分布的方差组成，另外，有延迟时，距离通过测距的模型进行推导，测距的模型为，表示光速，采用Capon方法或广义似然比检验（GLRT），ABS与设备k之间的夹角推导为，因为角度不随时间改变，所以与等价，距离和角度的测量模型均采用高斯分布模型，也就是说和分别表示零均值、方差为和的高斯噪声，考虑到获取和的方差的挑战，由于其无偏估计和提供更低的MSE界限的能力，使用克拉美罗界（CRB）作为感知度量： ， ， 其中预设常数是和，与系统结构有关，雷达回波信噪比记为，有效带宽的平方为，波束图的均方根孔径宽度为，其中σ2是回波噪声的方差； 构建定向通信与雷达模型，包括： 设置为； 通信过程中，设备k接收到的信号表示为 ， 简而言之，设备k的SINR可以表示为 ， 其中，波束形成向量为从中提取的第k列向量，对于时隙n，i表示第i个物体，表示从中提取的第i列向量，与物联网设备k相关的总通信速率为； 在大规模MIMO条件下，不同角度的转向矢量是渐近正交的，因此反射回波不会相互干扰，同样，接收到的回波反射的特征为 ， 其中是经过时延的原始发射信号； 雷达回波信号的信噪比可描述为 ； 在所述回波信息中提取传感信息，并基于所述传感信息采用非凸算法优化波束，包括： 构建目标函数，所述目标函数为： ， 构建约束条件，所述约束条件包括： ， ， ， ， 优化的变量为空中基站给每个设备的波束形成矩阵，其中，表示每个设备的最小通信速率，H表示共轭转置，表示n-1时隙空中基站对物体k的估计角度，表示所有满足的覆盖角度的转向向量，表示矩阵的迹，表示波束覆盖角度，l表示波束宽度控制系数，是n-1时隙空中基站对物体k的估计角度的方差，Bk是波束平滑度控制系数； 限制C1代表传发射功率的严格限制，限制C2代表半定约束、厄米约束和秩一约束，限制C4确保每个设备的最小通信速率，限制C5代表波束覆盖范围的严格控制； 松弛秩一约束，运用SCA将非凹目标函数近似为凹目标函数，并迭代求解；首先对目标函数进行一阶泰勒展开，得到： ， 其中，被定义为，将作为新的目标函数，此时变成凸的迭代目标函数，通过CVX解决； 假设为所得迭代最优解，采用IRM算法使解逐渐逼近秩一，用和分别代替和并分别表示迭代最优解，第次迭代的解，必须满足充要条件才能成为秩一矩阵，表示×的单位矩阵,是的个较小特征值所对应的特征向量组成的矩阵，r是趋于0的正数，在第次迭代，IRM问题被构造如下： 目标函数： （23）， 约束条件： （24）， （25）， （26）， （27）， （28）， 其中： ， ， 其中，表示惩罚系数，经过多次迭代，当足够小时，是秩一解。

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