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龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利一种基于BD-RIS的通信定位一体化方法及系统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：CN119729557B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510232354.7，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种基于BD-RIS的通信定位一体化方法及系统是由李立;王亚菁;王大伟;杨伟超;闵令通;吕勤毅设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BD-RIS的通信定位一体化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于BD‑RIS的通信定位一体化方法及系统，涉及通信技术领域，该方法包括：构建BD‑RIS辅助ISAC网络模型，并确定用于DoA估计的CRB；根据BD‑RIS辅助ISAC网络模型，建立以基站发射功率、BD‑RIS结构和通信用户的SINR为约束，以最小化CRB为目标的优化问题P1，并将其变换解耦为关注双功能基站的发射预编码矩阵设计的优化子问题P2.1和关注BD‑RIS的最优反射系数矩阵设计的优化子问题P2.2，分别采用半正定松弛法和惩罚对偶分解法进行求解，最后通过交替迭代方式得到最优发射预编码矩阵和最优反射系数矩阵。本发明通过联合考虑双功能基站的发射预编码矩阵设计和BD‑RIS的反射系数矩阵设计，在满足通信用户信干噪比要求的同时，实现了DoA估计的CRB最小化。

本发明授权一种基于BD-RIS的通信定位一体化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于BD-RIS的通信定位一体化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，根据包含双功能基站、BD-RIS、通信用户和感知目标的网络场景，构建BD-RIS辅助ISAC网络模型，并确定用于DoA估计的CRB；S2，根据所述BD-RIS辅助ISAC网络模型，建立以基站发射功率、BD-RIS结构和通信用户的SINR为约束，以最小化CRB为目标的优化问题P1；所述优化问题P1为： 其中，表示双功能基站发射预编码矩阵W的F范数的平方，PBS表示最大发射功率，SINRk表示第k个通信用户的信干噪比，γk表示最小信干噪比，IM为M阶单位矩阵，Φ表示BD-RIS的反射系数矩阵，θ表示感知目标相对于BD-RIS的波达方向；S3，将所述优化问题P1转化为等效优化问题P2，所述等效优化问题P2为： 其中Tr{·}表示进行矩阵迹运算，表示中间变量Qt关于θ的偏导；将等效优化问题P2解耦为关注双功能基站的发射预编码矩阵设计的优化子问题P2.1和关注BD-RIS的最优反射系数矩阵设计的优化子问题P2.2：所述优化子问题P2.1为： 所述优化子问题P2.2为： 对优化子问题P2.1和优化子问题P2.2，利用交替迭代方式求解，得到最优发射预编码矩阵和最优反射系数矩阵，包括以下步骤：S301，第一次迭代中，根据Φ的约束条件，给定一个符合约束条件的Φ，其余迭代中，根据上一次迭代中得到的BD-RIS反射系数矩阵局部近似解，利用Schur补结合半正定松弛法及CVX工具箱求解优化子问题P2.1，得到发射预编码矩阵近似最优解；S302，根据本次迭代得到的发射预编码矩阵近似最优解，利用惩罚对偶分解法求解优化子问题P2.2，得到BD-RIS反射系数矩阵局部近似解；具体过程为：首先引入Φ的副本Φ1将优化子问题P2.2分解为Φ和Φ1的二次项；同时引入另一个副本变量Φ2，将正交性约束与其他约束条件解耦；使优化子问题P2.2重新表示为： 然后将优化子问题P2.2进一步转化为增广拉格朗日优化问题，如下所示： 其中，是拉格朗日对偶变量，ρ是惩罚参数；对仍存在的非凸项采用一阶泰勒展开和二阶泰勒展开，找到一系列凸的易于处理的近似函数；最后采用惩罚对偶分解框架进行求解，该方法包括一个两层的迭代过程：在内层迭代中，交替更新变量Φ、Φ1和Φ2；外层迭代中，选择性地调整惩罚参数和拉格朗日对偶变量，以逼近最优解；直至变量Φ与Φ1和Φ2之间的差值足够小；S303，交替迭代执行S301和S302，直至全局收敛，得到双功能基站的最优发射预编码矩阵和BD-RIS的最优反射系数矩阵。

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