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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于修正降维MUSIC的智能超表面辅助的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：CN117075033B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202311043811.5，技术领域涉及：G01S3/14；该发明授权基于修正降维MUSIC的智能超表面辅助的用户定位方法是由马滕;雷霞;肖悦设计研发完成，并于2023-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于修正降维MUSIC的智能超表面辅助的用户定位方法在说明书摘要公布了：本发明属于无线电定位技术领域，具体涉及一种基于修正降维MUSIC的智能超表面辅助用户定位方法。该方法利用智能超表面的相位可重构特性，构建零均值正交的相位系数，分离出基站‑用户直达信道和基站‑智能超表面‑用户级联信道，在基站‑智能超表面具有良好视距路径的假设下，估计出智能超表面‑用户信道，从而计算出两段信道的左右相关系数，并利用相关系数的Toeplitz矩阵重构出左右伪协方差矩阵，进一步得到伪协方差矩阵，再对伪协方差矩阵进行特征值分解，利用信号空间与噪声空间的正交性构建修正的降维MUSIC空间谱，从而估计出基站‑用户、智能超表面‑用户的方位角，进而采用最小二乘方法计算出用户位置。本发明以提升复杂度的代价换取了更高的估计精度。

本发明授权基于修正降维MUSIC的智能超表面辅助的用户定位方法在权利要求书中公布了：1.基于修正降维MUSIC的智能超表面辅助的用户定位方法，定位系统包括具有根天线的基站、具有根天线的用户和具有个单元数的智能超表面，定义基站到用户、基站到智能超表面、智能超表面到用户的下行信道分别为、以及： ， 其中和分别为对应的路径损耗与莱斯因子；为LoS分量： ， 其中，为阵列响应矢量，表示对应的方位角，表示对应的阵列倾角，为NLoS分量，每个元素独立同分布于复高斯分布；设定，并且智能超表面对反射的信号无功率损失，在第个时隙内的相位偏移为： ， 其中，，为时隙总数，智能超表面的系数均满足零均值正交特性： ， ， 其中，基站在每个时隙内发送相同的定位辅助信号，其中为符号向量个数，第个时隙内的接收信号矩阵为： ， 其中，为高斯白噪声； 其特征在于，所述定位方法包括以下步骤： S1、在每个时隙内，用户对接收信号右乘以定位辅助信号的右逆进行信道估计，即 ； S2、以的时间均值作为的估计，即： ； S3、计算的伪协方差矩阵，并进行特征值分解，得到基站到用户路径的MUSIC空间谱，以空间谱峰值对应角度作为的估计，具体为： S31、计算的左伪协方差矩阵，具体为 ， 其中 ； S32、计算的右伪协方差矩阵，具体为 ， 其中 ； S33、重构伪协方差矩阵，并进行特征值分解，即 ， 其中为的对角阵，其对角元为的特征值依从大到小的顺序排列而成；特征矩阵由对应的特性向量所构成； S34、划分噪声空间，具体为：删掉特征矩阵的第1列，得到； S35、计算基站到用户路径的降维MUSIC空间谱： ； S36、以的峰值对应角度作为的估计： ； S4、将与智能超表面各单元的系数做相关运算，估计基站到智能超表面到用户的信道，从而得到基站到智能超表面信道的LoS成分，具体为： S41、提取经过智能超表面第个单元的基站到智能超表面到用户的级联信道，具体为： ； S42、以作为的估计，对右乘的右逆，得到的估计，即 ； S5、计算的伪协方差矩阵，并进行特征值分解，得到智能超表面到用户路径的MUSIC空间谱，以空间谱峰值对应的角度作为的估计，具体为： S51、计算的左伪协方差矩阵，具体为 ， 其中 ； S52、计算的右伪协方差矩阵，具体为 ， 其中 ； S53、重构伪协方差矩阵，并进行特征值分解，即 ， 其中为的对角阵，其对角元为的特征值依从大到小的顺序排列而成；特征矩阵由对应的特性向量所构成； S54、划分噪声空间，具体为：删掉特征矩阵的第1列，得到； S55、计算智能超表面到用户路径的降维MUSIC空间谱： ； S56、以的峰值对应角度作为的估计： ； S6、根据S36和S56的结果，以最小二乘法计算UE坐标，具体为： ， 其中表示基站、智能超表面、用户的坐标。

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