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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种针对异步大规模系统的活跃用户与传输时延检测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：CN116095875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310060970.X，技术领域涉及：H04W74/0833；该发明授权一种针对异步大规模系统的活跃用户与传输时延检测方法是由袁晓军;邵志超设计研发完成，并于2023-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对异步大规模系统的活跃用户与传输时延检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于信息与通信技术领域，涉及一种针对异步大规模系统的活跃用户与传输时延检测方法。针对在当前的随机接入协议中，为如此大量的用户分配不同的导频序列不切实际，以及由于前导序列数量有限，不可避免地会发生冲突的问题，本发明提出了一种活跃用户与传输时延联合检测方案，该方案迭代地检测活跃用户并估计他们的传输延迟，并通过不同的传输延迟来识别冲突用户。由于零星的用户活跃模式，活跃用户检测问题可以表述为压缩感知问题，该问题通过改进的Turbo‑CS算法来解决。此外，针对活跃用户的传输时延估计，提出了一种基于期望最大化的时延校准方法。仿真结果验证了所提算法在漏检概率和可识别活跃用户数量方面的优越性能。

本发明授权一种针对异步大规模系统的活跃用户与传输时延检测方法在权利要求书中公布了：1.一种针对异步大规模系统的活跃用户与传输时延检测方法，系统包括具有Nr根接收天线的基站、K个单天线用户、脉冲成形滤波器qt、匹配滤波器mt、过采样倍数为M的过采样模块，用户的上行接入过程为，先从Npreamble个前导序列中挑选一个前导码，经过脉冲成形滤波器qt后通过发射天线发送，基站端通过天线接收信号后，经过匹配滤波器mt得到接收信号，再送入过采样模块进行采样得到采样信号；定义每个前导序列长度为Npilot，并且活跃用户比可用的前导码数量多，则第k个用户发送的前导信号为： 其中，Ts为符号时长，δ·为狄拉克函数，xk,n为第k个用户前导序列的第n个元素；基站端第nr个接收天线接收的信号为： 其中，αk为活跃用户指示函数，当用户活跃时αk为1，否则为0，为用户k到基站第nr个接收天线的信道脉冲响应并假设平坦衰落，τk为用户k到基站的传输时延，zt为qt和mt的卷积，wt为环境噪声；经过采样后得到： 其中，为向下取整，为zt的离散形式且只考虑j∈[-3M,3M]； 其特征在于，所述检测方法包括以下步骤： S1、采用滑动侦听窗技术，定义第u个滑动窗内的采样样本为： 其中tu为第u个滑动窗的起始时刻，L为滑动窗所包含的符号个数，将ynr,u写为： 其中，αk,u为窗内的活跃用户指示函数，τk,u为传输时延，xk,uτk,u为τk,u延迟后的前导序列，Z为对称的托普利兹矩阵，其中 是一个由mt组成的托普利兹矩阵结构如Z，为均值为0，方差为的高斯噪声； 考虑所有Nr个接收天线，得到 Yu＝ZXuτuGu+FWu 其中，，目标为从Yu中估计τu和Gu，其中Gu为行稀疏矩阵，非零行即为活跃用户； 由于每个滑动窗所采用的联合检测方法一致，忽略滑动窗序号u；在接收端将接收信号与前导序列池中所有前导序列进行相关峰检测，设定门限初步估计滑动窗中所包含的潜在活跃用户及其时延其中NInit为潜在活跃用户数； S2、采用Turbo-CS-MMV算法基于求解G，包括模块A和模块B，其中模块A为LMMSE估计器，模块B为MMSE降噪器；采用模块A基于先验均值和方差求解关于G的后验均值和方差为： 其中，为的第j列，为的第j,j个元素； S3、求解关于G的外信息，其均值和方差为： 其中，为的第j列，为的第j,j个元素； S4、令 S5、利用模块B计算关于G的后验均值和方差为： 其中，⊙为哈达玛积，为的第j列，为的第j,j个元素，pB,i计算为： S6、求解关于G的外信息，其均值和方差为： 其中，为的第j列，为的第j,j个元素； S7、令 S8、若超过最大迭代轮次则结束，否则转S2； S9、利用期望最大化算法更新稀疏度ρ： S10、若超过最大迭代轮次则结束并输出关于G的后验均值和方差否则转S2； S11、利用期望最大化算法更新时延从第一个元素开始依次序更新，直至最后一个，其中第i个元素在范围内进行搜索，步长为使得： 其中，为的第j列，为对角矩阵，对角元素为VG的第j列，ε为一个较小的正实数以减少搜索复杂度； S12、若超过最大迭代轮次则结束并输出估计的和传输时延其中中的非零行即为检测出的活跃用户，否则转S2。

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