买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于ISAC系统的下行网络物理层安全优化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：CN116633481B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310446447.0，技术领域涉及：H04K1/00；该发明授权基于ISAC系统的下行网络物理层安全优化方法是由马琳;贾汉博;郭士增;孟维晓设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ISAC系统的下行网络物理层安全优化方法在说明书摘要公布了：本发明提出基于ISAC系统的下行网络物理层安全优化方法。首先，本发明提出了在非完美窃听者CSI条件下结合ISAC感知能力的物理层安全建模方法，该种建模将ISAC感知能力同窃听者非完美CSI的范数边界结合。其次，本发明利用交替优化算法对优化变量进行解耦，化简为更简单的形式。最后，本发明利用连续凸近似算法解决了基站波束赋形辅助变量优化问题以及窃听者信干噪比辅助变量参数优化中的非凸特性，实现了下行网络中的物理层安全优化。本发明可以基于ISAC系统增强下行网络的安全性，在不同感知性能要求以及总发射功率情况下均具备优秀性能。

本发明授权基于ISAC系统的下行网络物理层安全优化方法在权利要求书中公布了：1.基于ISAC系统的下行网络物理层安全优化方法，其特征在于：所述方法具体过程为： 步骤一：初始化参数，包括发射天线数量，接收天线数量，用户数量，基站-Bob信道，基站-窃听者信道估计值，通信噪声方差，雷达噪声方差，窃听者反射因子，交替优化算法迭代次数，窃听者方位角估计值，基站波束赋形辅助变量，窃听者信干噪比辅助变量，感知克拉美劳界辅助变量，S-procedure辅助变量，连续凸近似算法最大迭代次数，交替优化算法迭代次数索引和连续凸近似算法迭代次数索引； 步骤二：对非完美窃听者CSI条件下基于ISAC系统的下行网络物理层安全问题进行数学建模，该模型将窃听者方位角估计值的克拉美劳界整合入非完美CSI的范数边界之中； 所述CSI为信道状态信息； ISAC为通信感知一体化系统； 步骤三：利用连续凸近似算法在固定，，的情况下求解窃听者信干噪比辅助变量以及S-procedure辅助变量，令且，，并执行步骤四；其中为第次连续凸近似算法迭代中S-procedure内的辅助变量； 其中，为第n次交替优化算法迭代中的基站波束赋形辅助变量，为第n次交替优化算法迭代中的感知克拉美劳界辅助变量，为第m次连续凸近似算法迭代中的窃听者信干噪比辅助变量； 步骤四：若连续凸近似算法迭代次数索引满足，令，，，并进行步骤五，若，进行步骤三； 其中，为第n次交替优化算法迭代中的窃听者信干噪比辅助变量，为第n次交替优化算法迭代中的S-procedure辅助变量； 步骤五：利用连续凸近似算法在固定，，的情况下求解基站波束赋形辅助变量以及感知克拉美劳界辅助变量，令且，；其中，为第次连续凸近似算法迭代中感知克拉美劳界辅助变量；执行步骤六； 其中，为第n次交替优化算法迭代中的窃听者信干噪比辅助变量，为第n次交替优化算法迭代中的S-procedure辅助变量，为第m次连续凸近似算法迭代中的基站波束赋形辅助变量； 步骤六：若连续凸近似算法迭代次数索引满足，令，，，并进行步骤七，若，进行步骤五； 其中，为第n+1次交替优化算法迭代中的基站波束赋形辅助变量，为第n+1次交替优化算法迭代中的感知克拉美劳界辅助变量； 步骤七：若交替优化算法迭代次数索引满足，则算法结束，输出，否则进行步骤三。

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哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。