申请/专利权人：吉林大学

申请日：2023-11-28

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117750504A

主分类号：H04W72/044

分类号：H04W72/044;H04W72/542;H04W72/0446;H04W16/22

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：一种适用于高速运行环境下的智能全表面信号增益方法，包括：构建智能全表面模型，用于确认智能全表面中各个单元的反射信号和透射信号，生成反射系数矩阵和透射系数矩阵；构建信道模型，用于根据基站发射信号结合透射系数矩阵和信道计算车内接收端的接收信号，并进一步结合反射信号计算信干噪比；用于计算车内接收端的和速率；构建目标感知模型，用于感知车内的目标接收端的方位并进行波束增益；计算增益波束与理想波束的相似水平指数形成感知约束条件；以最大和速率为目标函数且以感知约束条件进行参数优化，得到最优反射系数矩阵和透射系数矩阵；本发明能够利用智能全表面提供稳定通信服务，并进行精确的轨道目标感知，实现通讯感知一体化。

主权项：1.一种适用于高速运行环境下的智能全表面信号增益方法，其特征在于，包括以下步骤：构建智能全表面模型，所述智能全表面模型用于根据入射信号确认智能全表面中各个单元的反射信号和透射信号，生成反射系数矩阵和透射系数矩阵；构建信道模型，所述信道模型用于根据视距链路和非视距链路计算信道；构建辅助通信模型，所述辅助通信模型用于根据基站发射信号结合所述透射系数矩阵和所述信道计算车内接收端的接收信号，并进一步结合所述反射信号计算信干噪比；用于并根据所述信干噪比计算车内接收端的和速率；构建目标感知模型，所述目标感知模型用于感知轨道处的检测目标并执行辅助响应，进行波束增益，生成增益波束图；根据所述增益波束图计算增益波束与理想波束的差距形成感知约束条件；以最大和速率为目标函数且以所述感知约束条件进行参数优化，得到最大和速率下对应的反射系数矩阵和透射系数矩阵。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 吉林大学 一种高速运行下的智能全表面信号增益方法

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