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龙图腾网获悉东南大学;无锡稀疏智能信息科技有限公司申请的专利一种基于单锚节点定位系统的定位方法及终端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：CN119450692B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411575998.8，技术领域涉及：H04W64/00；该发明授权一种基于单锚节点定位系统的定位方法及终端是由陈鹏;孙蒙江;王植;谭江源;张宾设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于单锚节点定位系统的定位方法及终端在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于单锚节点定位系统的定位方法及终端，该方法包括以下步骤：步骤S1，在单锚节点定位系统中引入智能反射面，形成具有高功率的非直达径，并建立基于智能反射面的单锚节点定位系统的信号模型；步骤S2，基于模型建立优化问题，并对用户距离、速度、到达角的参数估计；步骤S3，基于用户的参数估计实现用户的定位。与现有技术相比，本发明通过引入智能反射面实现了具有高功率的非直达径，去除了用户端与基站端同步误差带来的定位偏差，并设计低复杂度算法实现对多径的参数估计与用户的定位。

本发明授权一种基于单锚节点定位系统的定位方法及终端在权利要求书中公布了：1.一种基于单锚节点定位系统的定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤S1，在单锚节点定位系统中引入智能反射面，形成具有高功率的非直达径，并建立基于智能反射面的单锚节点定位系统的信号模型； 步骤S2，基于模型建立优化问题，并对用户距离、速度、到达角的参数估计； 步骤S3，基于用户的参数估计实现用户的定位； 所述步骤S1中的单锚节点定位系统为频控阵-多输入多输出的单锚节点定位系统； 所述单锚节点定位系统中引入智能反射面后，接收端信号张量可表示为： Y＝YLOS+YNLOS 其中为基站接收端经信号处理后得到的输出张量，输出张量坐标为[n,p,q]的元素表示在第q个天线接收的信号经过对第n个脉冲中第p个频率的信号匹配滤波后得到的输出信号；表示三维尺寸分别为N,P,Q的复数张量；N表示脉冲数量，P表示发射天线数量，Q表示接收天线数量； 为基站接收端对经由智能反射面形成的非直达径传播的信号进行处理后得到的输出张量； 所述YLOS具体表示为： 其中表示含同步误差的用户与基站间的距离，θA,0表示基站与用户间直达径与用户阵列法向之间的夹角，θB,0表示基站与用户间直达径与基站阵列法向之间的夹角，表示回波处理后的输出信号的系数；表示张量的外积；表示加性高斯白噪声，表示与用户直达径距离、发射角度相关的导向矢量，表示与用户信号在基站到达角相关的导向矢量； 所述导向矢量aAθ,r和aBθ中元素具体如下： 其中r,v,θ分别表示目标的距离、速度以及与阵列法向之间的夹角，aA,n,pθ,r分别表示导向矢量aAθ,r中的第n行、第p列的元素，aB,qθ表示aBθ中的第q个元素；第n个脉冲中第p个激活天线发射信号频率为fc+Un,pΔf，fc表示载波频率，Δf表示频率增量，Un,p表示频率增量的数量；d表示收发阵列相邻天线间距，c表示光速，P表示发射天线数量、Q表示接收天线数量； 所述YNLOS具体表示为： 其中表示用户与基站间通过智能反射面构成的含有同步误差的非直达径的距离，θA,1表示该非直达径与用户阵列法向之间的夹角，θR,A满足sinθR,AOA＝sinθR,A+sinθR,AOD，其中θR,AOA与θR,AOD分别表示该非直达径在智能反射面处与智能反射面阵列法向之间的到达角与离开角，θB,1表示该非直达径与基站阵列法向之间的夹角，表示回波处理后的输出非直达径信号的系数；表示张量的外积，表示diag·取矩阵对角线元素；表示在N个脉冲中脉冲智能反射面的M个单元对应的相位编码矩阵，表示加性高斯白噪声，表示与用户直达径距离、发射角度相关的导向矢量，表示与用户信号在基站到达角相关的导向矢量，表示与用户信号在智能反射面到达角相关的导向矢量； 所述导向矢量aAθ,r、aBθ和aRθ中元素具体如下： 其中r,v,θ分别表示目标的距离、速度以及与阵列法向之间的夹角，aA,n,pθ,r分别表示导向矢量aAθ,r中的第n行，第p列的元素，aB,qθ表示aBθ中的第q个元素，aR,mθ表示aRθ中的第m个元素；第n个脉冲中第p个激活天线发射信号频率为fc+Un,pΔf，fc表示载波频率，Δf表示频率增量，Un,p表示频率增量的数量；d表示收发阵列相邻天线间距，c表示光速，M表示智能反射面的阵元数量； 所述步骤S2中，基于所建立的模型，设计优化问题，并根据二阶导矩阵性质改进牛顿法-正交匹配追踪算法，具体如下： 待估计参数为其中表示含有同步误差的直达径距离，表示含有同步误差的非直达径距离，θA,0表示基站与用户间直达径与用户阵列法向之间的夹角，θB,0表示基站与用户间直达径与基站阵列法向之间的夹角，θA,1表示该非直达径与用户阵列法向之间的夹角，θR,A表示该非直达径在智能反射面处与智能反射面阵列法向之间的夹角，由于智能反射面的位置是先验的，因此θB,1被看作已知量；所述参数估计问题表示如下： 其中表示待估计的信号系数，通过对各个参数的相关性进行分析，得知θB,0与其他参数独立，通过使用多信号分类算法直接求解θB,0，其他参数则基于牛顿-正交匹配追踪方法进行改进来求解； 所述基于牛顿-正交匹配追踪方法具体如下： 首先通过正交匹配追踪方法得到参数粗估计并通过最小二乘得到信号系数的估计 然后通过牛顿法对粗估计进行进一步修正时，一阶导矩阵和与二阶导矩阵被定义为： 对二阶导矩阵中的元素进行分析，二阶导矩阵被进一步写作： 表示的左上角2×2矩阵，表示的右下角3×3矩阵，基于二阶导结构，通过牛顿法进行迭代时，每一步更新表示为： 其中表示对输入的进行迭代更新后的参数估计结果，定义为： 定义为：

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