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龙图腾网获悉暨南大学;广州市盛通建设工程质量检测有限公司申请的专利一种基于RIS辅助速率分割多址接入的可扩展通信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：CN119921811B 。

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：202411979867.6，技术领域涉及：H04B7/04；该发明授权一种基于RIS辅助速率分割多址接入的可扩展通信方法是由陈颖玚;方乙帆;赵山程;任政杰;张震;裴廷睿设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RIS辅助速率分割多址接入的可扩展通信方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于RIS辅助速率分割多址接入的可扩展通信方法，该方法包括下述步骤：建立基于速率分拆多址接入的RIS辅助的多设备下行通信系统模型，基站通过速率分拆多址接入向用户传送数据，构建公共数据流和私有数据流，基站使用预编码矩阵传输信号，经过RIS反射后用户接收到信号，训练神经网络RISnet学习可用的CSI到RIS的反射相移矩阵的映射，构建目标函数使得模型的加权和速率最大化，在接收端单独对公共数据流和私有数据流进行解码，解码后再对公共数据流和私有数据流的信息符号进行合并以重构原始消息。本发明在保障通信质量的同时也扩大了信号的传输范围，解决大量的RIS反射单元所导致的高维可扩展性问题。

本发明授权一种基于RIS辅助速率分割多址接入的可扩展通信方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RIS辅助速率分割多址接入的可扩展通信方法，其特征在于，包括下述步骤： 建立基于速率分拆多址接入的RIS辅助的多设备下行通信系统模型； 基站给用户发送消息，将消息拆分为私有部分和公共部分，将公共部分编码成公共数据流，将私有部分编码成私有数据流； 基站使用预编码矩阵传输信号，经过RIS反射后用户接收到信号； 构建神经网络RISnet，基于光线跟踪信道数据生成具有不同随机用户位置的训练集和测试集，训练神经网络RISnet学习可用的CSI到RIS的反射相移矩阵的映射，构建目标函数使得模型的加权和速率最大化； 训练神经网络RISnet学习可用的CSI到RIS的反射相移矩阵的映射，具体包括： 将信道特征Γ作为等价的CSI表示，神经网络RISnet将等价的CSI映射到RIS的反射相移矩阵； 设定用户u和RIS反射单元n之间的特征为γun，完整的信道特征是三维张量，对应第二维索引是用户u，第三维索引是反射单元n的元素为γun； 所述神经网络RISnet包括多层普通层和扩展层； 用户u和RIS反射单元n在经过第i层普通层处理后的输出特征表示为： 其中，为第i层第cc类的可训练偏差，为第i层第cc类的可训练权重，为第i层第ca类的可训练偏差，为第i层第ca类的可训练权重，为第i层第oc类的可训练偏差，为第i层第oc类的可训练权重，为第i层第oa类的可训练偏差，为第i层第oa类的可训练权重，N表示层数，U表示用户总数，cc类为当前用户和当前的RIS反射单元，ca类为当前用户和所有可用的RIS反射单元，oc类为其它用户和当前的RIS反射单元，oa类为其它用户和所有可用的RIS反射单元； 对于第i层中的cc类，在卷积层对用户u和RIS元素n进行局部特征提取后，通过全连接层计算对应的全局输出特征，而其他类在信息处理时则是对结果取加权平均值； 在扩展层中对每个类别使用多个信息处理单元进行特征处理，定义具有CSI的RIS反射单元为锚元素，通过对与锚元素有相同相对位置的相邻RIS反射单元应用相同的信息处理单元，使用信息处理单元j的RIS反射单元n的输出计算如下： 其中，vn,j指的是输入RIS反射单元为n时所对应处理的其它RIS反射单元索引，在最后一层使用一个信息处理单元处理信息，将不同用户的特征归结为相移； 所述目标函数表示为： s.t.trVVH≤Pt, |φnn|＝1, |φnn'|n≠n'＝0. 其中，ak表示用户k的权重，Rck表示公共数据流的瞬时可达速率，Rk表示私有数据流的瞬时可达速率，K表示用户的个数，Vc表示公共数据流预编码矩阵，Vk表示私有数据流预编码矩阵，Φ表示RIS的反射相移矩阵，V表示预编码矩阵，Pt表示最大发射功率，tr表示迹，|Φnn|表示Φ的第n行第n列的对角元素，|Φnn′|n≠n′表示非对角元素； 公共数据流的瞬时可达速率和私有数据流的瞬时可达速率根据香农公式计算得到，具体表示为： Rck＝log21+SINRc,k Rk＝log21+SINRp,k 其中，SINRc,k表示公共数据流的信干噪比，SINRp,k表示私有数据流信干噪比，Pc＝1-tPt、分别是分配给公共消息的功率和私有消息的功率，t∈0,1]是功率分配因子，表示第k个用户受到的噪声干扰，hk表示第k个用户的混合信道，H＝GΦL+D为混合信道，G表示RIS到用户的通信信道，L表示基站到RIS的通信信道，D表示基站到用户的通信信道； 计算当前RIS配置下的公共数据流预编码矩阵和私有数据流预编码矩阵，得到每个数据样本的反射相移矩阵，并计算每个数据样本的混合信道以及目标函数，迭代训练后输出优化后的公共数据流预编码矩阵、私有数据流预编码矩阵和反射相移矩阵； 在接收端单独对公共数据流和私有数据流进行解码，解码后再对公共数据流和私有数据流的信息符号进行合并以重构原始消息。

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