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龙图腾网获悉江南大学申请的专利无蜂窝大规模MIMO系统频谱效率的渐进近似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：CN119421179B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411530214.X，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权无蜂窝大规模MIMO系统频谱效率的渐进近似方法是由李正权;李倩设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本无蜂窝大规模MIMO系统频谱效率的渐进近似方法在说明书摘要公布了：本发明公开了无蜂窝大规模MIMO系统频谱效率的渐进近似方法，属于无线通信技术领域。所述方法包括：构建量化系统模型；对所有用户设备进行分组，这些组被连续地检测到，并且同时检测同一组内的用户设备；构造分组信号检测算法；利用ZF‑GSIC算法对接收信号矩阵进行检测，得到用户设备的发送信号估计值；仿真结果表明，本发明在分组较少的情况下，系统可以达到接近ZF‑SIC检测的高频谱效率和高能量效率，且大大地减少了计算复杂度，从而可以大幅度降低硬件成本和能耗。此外，本发明推导了系统频谱效率的渐进近似表达式，仿真结果验证了本发明系统频谱效率渐进近似表达式的准确性，所得到的渐近结果可用于快速的系统性能分析。

本发明授权无蜂窝大规模MIMO系统频谱效率的渐进近似方法在权利要求书中公布了：1.一种无蜂窝大规模MIMO系统频谱效率的渐进近似方法，系统模型表示为： 所述系统模型包括L个接入点AP和K个用户设备UE，每个AP配置N根天线，每个UE配置1根天线； 其中，yl表示在第l个接入点AP-l处接收到的信号，xi表示第i个用户设备UE-i发送的信息符号，hil表示UE-i和AP-l之间的信道向量，nl表示AP-l上的加性高斯白噪声； 其特征在于，所述方法包括： 步骤1：根据线性加性量化噪声模型AQNM为所述待检测系统模型构建量化系统模型； 步骤2：将所有用户设备UE平均划分为U个组，每个组由个用户设备UE组成，其中1≤U≤K，这些组被连续地检测到，并且同时检测同一组内的用户设备UE； 步骤3：构造分组SIC信号检测算法GSIC，GSIC信号检测算法表示为： 其中，表示第k个用户设备UE的发送信号估计值，vk是第k个用户设备UE的接收组合向量，α表示失真系数，表示yl的量化信号，表示第k个用户设备UE的组号，hi表示信道向量hil的集合； 步骤4：利用ZF-GSIC检测算法对接收信号矩阵yq进行检测，得到所述第k个用户设备UE的发送信号估计值 步骤5：对系统的频谱效率表达式进行渐进近似； 第k个用户设备UE处的频谱效率表示为： 在τc符号的相干时频块中，信道保持不变，每个时频块都是独立地、随机地实现；假设τp符号用于上行训练，τc-τp用于上行数据传输；表示第k个用户设备UE处的信干噪比SINR： 其中，pk表示第k个用户设备UE的发送功率，Σ为块对角矩阵，并且为的逆矩阵，表示第k个UE的集合信道估计，pi表示第i个用户设备UE的发送功率，σ2表示加性高斯白噪声nl的方差，diag·用于提取对角线元素并创建对角线矩阵，IN是N×N的单位矩阵，表示加性高斯量化失真的协方差矩阵，表示求期望，表示信道估计误差，上标H表示求取共轭转置。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江南大学，其通讯地址为：214000 江苏省无锡市新吴区净慧东道66号(江南大学国家大学科技园)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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