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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种NOMA辅助ISAC系统中的模式选择和收发机设计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：CN119210532B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411324926.6，技术领域涉及：H04B7/0426；该发明授权一种NOMA辅助ISAC系统中的模式选择和收发机设计方法是由朱鹏程;吴纪龙;陈怡婷;贾伟;朱昌国;许心雨;冯彦凯设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种NOMA辅助ISAC系统中的模式选择和收发机设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种网络辅助全双工无蜂窝大规模多输入多输出multiple‑inputmultiple‑output,MIMO系统中非正交多址non‑orthogonalmultipleaccess,NOMA辅助通感一体integratedsensingandcommunication,ISAC的模式选择和收发机设计方法，包括以下步骤：将无蜂窝大规模MIMO系统中NOMA‑ISAC的联合模式选择与收发机设计问题转化为最大化雷达感知信干噪比signal‑to‑interference‑plus‑noiseratio,SINR的最优化问题并将其分解为两个子问题，分别采用模拟退火算法和连续凸近似算法获得最优的工作模式、预编码向量和上行功率。仿真结果表明，本发明可以在满足通信用户的速率约束下有效提高系统的感知性能。

本发明授权一种NOMA辅助ISAC系统中的模式选择和收发机设计方法在权利要求书中公布了：1.一种NOMA辅助ISAC系统中的模式选择和收发机设计方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1，建立网络辅助全双工无蜂窝大规模MIMO系统中NOMA辅助的ISAC的最优接收机表达式，进而得到系统感知SINR的表达式，然后对双工模式选择、下行预编码和上行功率分配进行联合优化来最大化系统感知SINR并将其建模为数学上的优化问题；由于所述优化问题非凸，采用块坐标下降方法将优化问题分解为模式选择和收发机设计两个子问题，并分别基于模拟退火算法和连续凸近似算法来获取最优解； 步骤2：当模拟退火算法的迭代次数达到上限时，输出最优的工作模式；当连续凸近似算法的迭代次数达到上限时，输出收发机设计方案； 所述最大化系统感知SINR的优化问题模型为： 其中，w＝{wk|0≤k≤KD}和p＝{pj|1≤j≤KU}分别表示下行预编码wk和上行功率的集合，Tm＝diag[0m-1N，1N，0M-mN]，M表示远端天线单元数量，N表示天线数量，Ku表示上行用户数量，KD表示下行用户数量，T表示雷达的总数，qD∈{0,1}M×1为下行RAU工作模式选择向量，qDm表示第m个远端天线单元对应的下行RAU工作模式，若为1则表示第m个远端天线单元处于下行发送模式，反之则为上行接收模式，pj表示上行用户j的功率，γD,k表示下行用户k的SINR，其通过在解码信号sk时，下行用户k将来自其他下行用户和所有上行用户的信号当作干扰得到；γU,j表示上行用户j的SINR，其通过在CPU对来自上行用户j的信号dj进行解码时，来自优先级更高的上行用户的信号已经被解码并且从接收信号中完全消除，并把来自优先级更低的上行用户的信号和所有下行用户的信号当作干扰得到；γD,min、γU,min、PU,max、PD,max分别表示下行用户所需的最小SINR、上行用户所需的最小SINR、上行用户的最大发送功率和下行远端天线单元的最大发送功率；γs,t表示雷达目标t对应的感知SINR； 步骤1中采用块坐标下降方法将优化问题分解为模式选择和收发机设计两个子问题，并分别基于模拟退火算法和连续凸近似算法来获取最优解，具体步骤包括： 步骤1.1：初始化qD，随机生成一个0-1向量，第i个元素表示第i个RAU的工作模式，为1则工作于下行发送模式，为0则表示工作于上行接收模式； 步骤1.2：在给定的工作模式下，基于连续凸近似求解最优的下行预编码和上行功率，并得到对应的感知SINR； 步骤1.3：设定模拟退火算法的最大迭代代数Lout，控制因子θ为预先设置好的参数，用于控制种群收敛速度，若当前迭代次数未达到所设上限时，执行进化操作；在进化过程中，将qD中的第m个元素qDm修改为1-qDm，通过求解优化问题得到新的双工模式对应的最优下行预编码和上行功率，及对应的感知SINR；将修改前后的感知SINR分别记为和 步骤1.4：如果则将qDm改为1-qDm，如果假设qDm仍有P的概率改为1-qDm，即，若qDm为1，则将其改为0；反之则将其修改为1，P的表达式为 在当前迭代次数达到所设上限时，转至步骤2。

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