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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利面向任意连续不规则粗糙漫反射场景的环境地图构建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：CN118332056B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202410340625.6，技术领域涉及：G06F16/29；该发明授权面向任意连续不规则粗糙漫反射场景的环境地图构建方法是由刘斐然;沈海辰;许崇斌设计研发完成，并于2024-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向任意连续不规则粗糙漫反射场景的环境地图构建方法在说明书摘要公布了：本发明属于无线通信与感知交叉领域，具体为一种面向任意连续不规则粗糙漫反射场景的环境地图构建方法。本发明包括：将接收端接收信号以连续粗糙漫反射概率模型建模；使用二维离网稀疏贝叶斯算法，从接收信号中提取信道参数信息；利用不同次观测提取的参数信息感知散射点状态；融合多用户、多基站的感知散射点信息，进行数据清洗与聚类，实现对包括不规则散射面等任意形状未知环境实现感知；采用旋转多项式拟合方法构建高精度物理地图。本发明可以极大降低环境地图构建成本，并防范隐私泄露；可适用于任意未知形状的物理散射场景，并可以有效提取和融合更高数量级的环境参数状态的观察。

本发明授权面向任意连续不规则粗糙漫反射场景的环境地图构建方法在权利要求书中公布了：1.一种面向任意连续不规则粗糙漫反射场景的环境地图构建方法，其特征在于，将无线通信场景内的环境散射建模为更加切合实际的连续粗糙的漫反射形式，然后使用改进的离网稀疏贝叶斯方法从相关性强、成分复杂的信道状态信息中提取丰富的信道和环境参数，最后融合多用户多基站观测的海量离散数据，绘制连续物理环境地图；具体步骤为： 步骤1将接收端接收信号以连续粗糙漫反射概率模型建模； 步骤2使用二维离网稀疏贝叶斯算法，从接收信号中提取信道参数信息； 步骤3利用不同次观测提取的参数信息感知散射点状态； 步骤4融合多用户、多基站的感知散射点信息，实现数据清洗与聚类； 步骤5采用旋转多项式拟合方法构建高精度物理地图； 其中： 步骤4中所述融合多用户、多基站的感知散射点信息，实现数据清洗与聚类，具体如下： 基于高密度连通区域聚类算法对估计的散射点坐标进行聚类，联合实现降噪与散射体识别，将估计的散射点坐标经基站发送至中央处理终端，散射点按发送顺序记作，用表示所有观测散射点坐标的集合； 高密度连通区域聚类算法中，所有点坐标都被聚类至不同的簇或被识别为噪声；在一个特定簇中，该算法的两个核心参数是邻域与邻域内的最小点数； 定义测量距离：，22 则第个散射点的邻域定义为： ，23 当且时，认为从到是密度可达的，若存在有序序列,且到是密度可达的，则到是密度可达的；若为中心的邻域内包含的散射点数不小于，即，则称为聚类核心点； 算法的具体步骤为： ①参考被估计散射点总数给定、； ②从被估计散射点中选择满足核心点条件的任意点作为初始核心点； ③搜索所有满足到初始核心点密度可达的被估计散射点,若相邻簇交集满足成簇条件，进行合并，计算簇总数； ④输出：将集合中的元素划分为散射点簇Sz和噪声集合，Sz中z=1,2，Z，噪声集合主要包括散射点； 步骤5中所述采用旋转多项式拟合方法构建高精度物理地图，具体如下： 第z簇Sz包含的散射点可认为在第个散射面上，在二维空间里视作连续的线条，而这些点，将来自Sz的所有散射点坐标作为训练集，训练得到该线条的函数关系表达式； Sz中的散射点数目计为，横纵坐标分别记作： ，24 多项式拟合的输出表达式为： ，25 其中，为多项式拟合次数，是待估计的实数优化变量，； 使用动态旋转坐标系以获取最优的多项式拟合方式，具体如下： 对于固定的坐标轴，对旋转坐标轴逆时针旋转，则散射点顺时针时针旋转； 基于特定角度的训练数据集建立多项式拟合优化方程组； 方程组记作：，则问题转化为估计向量，具体为如下优化问题： ，26 ， 因为有,该问题存在可解析解： =，27 则第个散射面的函数关系式初步结果即为： ，28 计算损失有： =；29 优化结果输出：网格优化调参确定最佳旋转角度； 在区间内均匀选取个网格点，构成参数集合,则有： ，30 拟合结果反变换输出： 对旋转坐标轴顺时针旋转，则对拟合曲线逆时针旋转输出为散射面恢复结果，对所有数据集Sz依次执行拟合，得到最终物理地图结果。

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