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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于OFDM过采样循环前缀的环境感知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：CN117221060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202311027643.0，技术领域涉及：H04L27/26；该发明授权一种基于OFDM过采样循环前缀的环境感知方法是由张朝阳;张豪;杨照辉设计研发完成，并于2023-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于OFDM过采样循环前缀的环境感知方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于OFDM过采样循环前缀的环境感知方法。根据基站构建了一种根据收发设备、感知散射面的位置关系和信号传播距离确定散射面上散射点并利用OFDM过采样CP序列进行环境感知的模型，并提出随机调制和随机从多个过采样CP序列抽取观测来优化测量矩阵性能。随后提出将环境感知问题转换为压缩感知重构问题，提出了一种逐维的正交近似消息传递算法来利用信道的衰减特性和散射体的稀疏特性实现了在过采样CP中环境感知。相比现有的环境感知重构算法，本发明的方法使用过采样CP实现了精确的环境感知，节约了过采样的计算开销，为未来感知通信一体化系统设计提供了一种高效的环境感知方法。

本发明授权一种基于OFDM过采样循环前缀的环境感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于OFDM过采样循环前缀的环境感知方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据收发设备和环境散射面的位置关系，基于OFDM并在参数确定的情况下，建立信道模型；建立信道模型具体包括以下步骤： 步骤S11，发送端和接收端的位置已知，距离为dLOS；发送的OFDM信号，带宽为B，快速傅里叶变换点数为Nfft，循环前缀长度为NCP，时域采样点间隔ΔT＝1B； 步骤S12，将传播的信道包括两部分：从发送端到接收端的直射径，即距离等于dLOS，和从发送端到环境散射面再到接收端的的非直射径，非直射径中的每条信道的幅度和相位为： 其中为发送接收天线的归一化增益，j表示虚数单位，λ和fc分别表示信号的波长和频率，σi表示第i个散射点的雷达截面积；di＝dTS+dSR表示发送端到环境散射面上第i个散射点距离dTS与该散射点到接收端的距离dRS之和；Δti＝i-1fadc，表示第i条非直射径信道与直射径信道的时延差，tLOS表示直射径的传播时延，fadc为设备数模转换器采样率；信道响应向量其中N＝UNCP，使用U表示信号过采样倍率，h1表示直射径的信道响应； 利用椭圆簇确定在环境散射面上与所述信道模型中每一条信道对应的环境散射点位置，具体包括以下步骤： 步骤S21，用xs表示与每条信道对应的环境散射点，如果存在散射点值为1，不存在则为0，整个向量表示为 环境散射点向量和信道系数向量长度相等，即M＝N+1； 步骤S22，根据确定的xs和h，由第i个环境散射点位于位于以发送端和接收端位置为焦点，长度为焦距的长椭圆上；根据环境散射散射面的尺寸Ll,Lw和中心位置，可以确定环境散射面上环境散射点的集合Γsurface，因此可以得到第i个环境散射点的两个空间约束： 其中Pi，PTX，PRX分别表示第i个环境散射点、发送端和接收端的空间位置； 将经过解调处理后的所述OFDM中的正交频分复用信号通过升采样，得到所需的过采样循环前缀序列，其中，所述正交频分复用信号包含环境散射点位置信息； 使用所述过采样循环前缀序列，基于所述信道模型，建立求解环境散射点位置的环境感知模型，其中，所述环境感知模型涉及环境散射点位置问题； 所述建立求解环境散射点位置的环境感知模型，具体包括以下步骤： 假设信道最大时延拓展刚好等于循环前缀持续时间，第k个OFDM符号的循环前缀会受到自身和前一个OFDM符号尾部等长数据的影响，其数值等于第k-1个OFDM符号的循环前缀，因此可以等价于第k个OFDM符号的循环前缀收到第k和第k-1个OFDM符号循环前缀的影响；过采样循环前缀满足同样的影响，采样点数是OFDM符号循环前缀的U倍；受到信道的影响可以表示为： 其中表示高斯加性白噪声，rk即为接收的过采样循环前缀序列，表示由第k-1和第k个过采样循环前缀组成循环前缀对序列，具体表示为 用来表示信道系数和散射点向量按位乘法的移位： 为了方便求解重构目标，根据矩阵乘法将关系式改写为： rk＝Φkh⊙xs+n 其中⊙表示哈达玛积，即向量按位相乘，Φk表示由中数据元素组成的循环移位矩阵，具体表示如下： 假设信道为准静态信道，在Ksym个OFDM符号即Ksym-1个内保持不变，因此总的观测次数为N×Ksym，多个过采样循环前缀构成的完整感知模型如下： 其中表示Ksym个过采样循环前缀组成的完整观测向量，表示由Ksym个组成的测量矩阵，其中k＝1,…,Ksym-1,Ksym； 采用两种随机策略提高所述环境感知模型中由过采样循环前缀序列组成的测量矩阵的随机性，以将所述环境散射点位置问题转换为压缩感知重构问题；其中，一种随机策略是将需要发送的所述正交频分复用信号使用随机的符号调制方式进行处理，以增加所述测量矩阵每一维度间数据的独立性；另一种随机策略是将不同所述测量矩阵随机抽取而组成新的测量矩阵，以降低原始测量矩阵维度； 将所述环境散射点位置问题转换为压缩感知重构问题具体包括以下步骤： 根据确定的多个过采样循环前缀序列的感知模型，使用随机调制和随机抽取两种策略来提高测量矩阵性质； 随机调制：由OFDM符号的生成流程可知，循环前缀中的数据和频域的数据有关，因此为保证不同过采样循环前缀组成的测量矩阵Φk之间数据的独立性，每个发送的OFDM符号有不同的符号映射方式生成数据，具体策略为从四种映射方式BPSK，QPSK，16QAM，64QAM中中随机选择； 随机抽取：由于过采样循环前缀感知模型中测量矩阵由循环移位生成，每一行之间有很高的相关性；因此从每一个过采样循环前缀形成的测量矩阵Φk中随机抽取一行组成新的测量矩阵 上述两种策略下可以得到新的过采样循环前缀感知模型，表示为 z＝h⊙xs 其中，表示新的观测向量，表示由随机Φk中每一行形成的新的测量矩阵，表示新的重构向量，由信道系数和重构环境散射点向量的哈达玛积组成；通过估计z再逐维除去h中对应元素，之后根据后验概率判决得到恢复的xs； 使用逐维处理的正交近似消息传递方法求解所述的压缩感知重构问题，得到环境散射体重构结果，具体包括以下步骤： 步骤S61，首先设置环境感知先验概率，令重构的环境散射点向量xs满足伯努利分布，参数为P，则z的稀疏度也为P，且其中元素满足Przi＝0＝P,Przi＝hi＝1-P，Pr表示元素取某一值的概率； 步骤S62，近似消息传递算法参数初始化，输入参数包括测量矩阵观测向量不同位置的信道响应系数h，伯努利分布参数P和噪声方差σ2，标准的正交近似消息传递算法包括线性估计器LE与非线性估计器NLE，输入参数从LE开始迭代，初始均值方差为其中k∈1,…,N+1， 步骤S63，每一次迭代计算LE部分的最小均方误差LMMSE的估计均值和方差 其中St是以为对角元素的对角阵；“°”表示按维度的哈达玛除法，估计方差为对角元素组成的向量，表示步骤6中新的观测向量； 步骤S64，完成LE中的正交操作，记Mean为计算向量的均值，计算平均方差 对于k＝1,2,…N+1，当时，正交方差 当正交方差更新为： 正交后的均值更新为 整个LE输出的估计均值估计方差 步骤S65，对于k＝1,2,...,N+1，根据LE传递的估计均值和方差计算NLE中解调器部分每一维的后验估计rt[k]和方差vt[k]，首先计算后验分布参数和后验概率： 计算后验估计均值rt[k]和方差vt[k] rt[k]＝pposthk vt[k]＝ppost1-ppost|hk|2 步骤S66，对于k＝1,2,...,N+1，完成NLE部分的正交计算，得到NLE部分的估计均值和方差，首先计算平均方差： 对于k＝1,2,…N+1，当时，正交方差 当时，正交方差计算为 正交后的均值更新为 整个LE输出的估计均值估计方差作为下一次迭代LE部分的输入；第t此估计的散射点向量 步骤S67，t＝t+1，基于上一次迭代中NLE得到的和开始新一轮LE估计； 步骤S68，重复执行步骤S63至步骤步骤S67直到达到收敛得到环境散射点的感知结果

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