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龙图腾网获悉电子科技大学;电子科技大学长三角研究院(衢州)申请的专利基于复圆流形网络的MIMO雷达单模波形设计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：CN119150663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411141352.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于复圆流形网络的MIMO雷达单模波形设计是由钟凯;钟一棚;胡进峰;安东旭;姚皓然设计研发完成，并于2024-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于复圆流形网络的MIMO雷达单模波形设计在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于复圆流形网络的MIMO雷达单模波形设计，属于波形设计领域。本发明提供了一种基于模型的复圆流形网络，利用两个梯度下降模型的优势，以在有限的数据学习。本发明将波形设计问题表述为复圆流形上的无约束二次分数阶问题，为了解决该问题，将梯度下降算法作为复圆流形上的网络层展开，并自适应学习步长；此外，针对实际系统中采用的离散相位，本发明设计了一个软量化LCCM网络，其中设计了一个低分辨率的非均匀量化器来量化相位，该量化器依赖于一个独特设计的软阶梯函数，其结合了可学习的参数，允许其自适应地微调决策区域。本发明一方面无需松弛且计算成本降低，另一方面，采用低分辨率非均匀量化器进行相位量化，提高了发射机的效率。

本发明授权基于复圆流形网络的MIMO雷达单模波形设计在权利要求书中公布了：1.基于复圆流形网络的MIMO雷达单模波形设计，其特征在于，包括下列步骤： 目标函数构建步骤： 基于具有NR个接收天线和NT个发射天线的共置MIMO雷达的信干噪比SINR构建目标函数，该目标函数的约束项为发射信号矢量s每一向量元素sl满足|sl|＝1，其中，发射信号矢量s为NT×M的发射波形矩阵S的列向量化；发射信号矢量s的向量元素索引l＝1，2，…，MNT，M为快拍数；基于s及其约束构建复圆流形将构建的目标函数转化为复圆流形上的无约束二次分式问题，以通过梯度下降算法进行求解； 复圆流形网络构建步骤： 复圆流形网络用于学习梯度下降算法的步长，复圆流形网络包括若干网络层，其每一层中，步长被转化为可学习的网络参数，每一层执行的计算处理包括：将欧几里得梯度投影到复圆流切空间上以获得流形梯度；基于流形梯度在切空间上下降，得到对应当前层的下降步长的下降结果；将切空间的下降结果回溯到复圆流切空间，得到当前层关于发射信号矢量s的求解结果；且复圆流形网络在训练时基于目标函数进行损失函数计算； MIMO雷达单模波形设计结果获取步骤： 获取MIMO雷达参数和信源参数，初始化发射信号矢量s和复圆流形网络的网络参数，以及设置训练结束条件； 基于发射信号矢量s的对应值得到复圆流形网络的输入数据以进行前向传播，复圆流形网络的输入数据的初始值为初始化的发射信号矢量s；下一次训练前向传播时的输入数据为上一次前向传播的输出结果； 并基于每一次的前向传播结果计算对应的损失函数值；再基于当前损失函数值执行反向计算以优化复圆流形网络的每一网络层所对应的步长；当满足训练结束条件时，基于复圆流形网络的最近一次的输出结果得到MIMO雷达单模波形设计结果。 其特征在于，目标函数的表达式为： subjectto|sl|＝1 其中，第一辅助量第二辅助量β0表示目标源的信噪比，βq表示第q个干扰源的信噪比，Q表示干扰源数量，表示单位向量，表示高斯白噪声方差，目标源的导向矢量干扰源的导向矢量θ0、θq分别表示目标源的目标方向、干扰源的干扰方向，ar、at分别表示对应角度的发送导向向量和接收导向向量；·*、·H分别表示共轭、共轭转置操作。

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电子科技大学;电子科技大学长三角研究院(衢州)，其通讯地址为：611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号；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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