南京邮电大学秦军获国家专利权
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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于低秩矩阵恢复的毫米波大规模MIMO信道估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：CN118473869B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202410650302.7，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权一种基于低秩矩阵恢复的毫米波大规模MIMO信道估计方法是由秦军;黄学军设计研发完成，并于2024-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于低秩矩阵恢复的毫米波大规模MIMO信道估计方法在说明书摘要公布了：一种基于低秩矩阵恢复的毫米波大规模MIMO信道估计方法，属于5G、6G移动通信技术领域。该方法包括步骤：1构建毫米波大规模MIMO系统，构建毫米波信道模型；2提出一种改进的θ‑范数，利用毫米波信道矩阵的低秩特性，将信道估计问题转化为基于改进的θ‑范数的最小化问题；3对改进的θ‑范数进行和式分解，将改进的θ‑范数分解成核范数和奇异值函数之和的形式；4将信道估计问题进一步转化为基于联合核范数和奇异值函数的双目标凸优化问题；5使用交替优化框架求解双目标最小化问题。本发明将低秩矩阵恢复方法应用于毫米波MIMO信道估计中，有效的减少导频开销和提高估计精度，并且计算复杂度较低。
本发明授权一种基于低秩矩阵恢复的毫米波大规模MIMO信道估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于低秩矩阵恢复的毫米波大规模MIMO信道估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，构建毫米波大规模MIMO系统模型和信道模型，发射端和接收端均采用均匀线性阵列ULA，并生成信道矩阵； 步骤2，提出一种改进的θ-范数，利用毫米波信道矩阵的低秩特性，将信道估计问题转化为基于改进的θ-范数的最小化问题，所述改进的θ-范数表示如下： 其中，r表示矩阵H的秩，||H||0表示矩阵H的0范数，对于趋于0的小参数θ，必然大于1，因此改进的θ-范数可以精确的逼近秩函数； 步骤3，对改进的θ-范数进行和式分解，将θ-范数分解成核范数和奇异值函数之和的形式，具体表示如下： 其中，||H||*表示矩阵H的核范数，表示矩阵H的奇异值函数； 步骤4，将信道估计问题进一步转化为基于联合核范数和奇异值函数的双目标凸优化问题； 步骤5，使用交替方向乘子法ADMM求解双目标凸最小化问题，得到信道估计矩阵。
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