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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利适用于流态天线ISAC系统的量子启发式联合优化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：CN121418991B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511974675.0，技术领域涉及：H04W72/044；该发明授权适用于流态天线ISAC系统的量子启发式联合优化方法是由郑淦;季念聪;郭永安设计研发完成，并于2025-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本适用于流态天线ISAC系统的量子启发式联合优化方法在说明书摘要公布了：本申请属于无线通信与信号处理技术领域，公开了一种适用于流态天线ISAC系统的量子启发式联合优化方法，包括步骤1、构建MIMO‑FAS模型，并给出等效下行信道，实现通信链路与感知链路的统一表达，步骤2、构建加权和速率最大化问题P1、最小用户SINR最大化问题P2和感知信杂噪比SCNR最大化问题P3；步骤3、求解加权和速率最大化问题P1；步骤4、求解最小用户SINR最大化问题P2；步骤5、求解感知信杂噪比SCNR最大化问题P3；步骤6、采用量子启发式模拟分岔方法进行端口选择优化，得到联合最优端口‑波束配置。本申请以实现端口配置与波束设计的协同优化，在保证计算效率和可扩展性的同时，有效提升系统的通信速率与感知精度。

本发明授权适用于流态天线ISAC系统的量子启发式联合优化方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于流态天线ISAC系统的量子启发式联合优化方法，其特征在于：ISAC系统包括一个双功能基站端和个通信用户端，双功能基站端部署根发射流态天线和根接收天线，每根发射流态天线具有个可选择端口，第个用户端部署一根具有个可选择端口的流态天线，通过在给定时刻，从用户端部署的每根流态天线的多个端口中选择一个端口参与工作，具体的，所述量子启发式联合优化方法包括以下步骤： 步骤1、构建MIMO-FAS模型，定义双功能基站到用户的收发端口结构与端口选择向量，并给出等效下行信道，实现通信链路与感知链路的统一表达； 步骤2、在步骤1构建的MIMO-FAS模型基础上，构建三类目标优化模型，并对每一优化模型给出相应的功率约束、端口选择约束与通信、感知性能约束，其中，三类目标优化模型具体是加权和速率最大化问题P1、最小用户SINR最大化问题P2和感知信杂噪比SCNR最大化问题P3； 步骤3、采用加权最小均方误差算法WMMSE求解加权和速率最大化问题P1； 步骤4、采用上下行对偶原理求解最小用户SINR最大化问题P2； 步骤5、采用半定松弛算法求解感知信杂噪比SCNR最大化问题P3； 步骤6、采用量子启发式模拟分岔方法进行端口选择优化，得到联合最优端口-波束配置，其中，进行端口选择和波束成形优化方法，具体包括如下步骤： 步骤6.1、在多用户流态天线ISAC系统中，针对每一根流态天线，通过二进制编码方式表示其端口索引，所需比特数为，将所有基站发射端与用户端天线的端口索引进行串联，得到维度为的全局端口选择布尔向量，给定某一端口选择布尔向量，通过相应的端口选择矩阵构造等效信道，计算在三类优化目标模型的性能指标； 步骤6.2、在给定波束成形后，加权和速率最大化问题P1、最小用户SINR最大化问题P2和感知信杂噪比SCNR最大化问题P3下，求解加权和速率最大化问题P1、求解最小用户SINR最大化问题P2和求解感知信杂噪比SCNR最大化问题P3完成后的最终目标值的负值，用统一的高阶端口选择目标函数表示，将原始加权和速率最大化问题P1、最小用户SINR最大化问题P2和感知信杂噪比SCNR最大化问题P3等价转化为最小化问题； 步骤6.3、在参考点附近对高阶端口选择目标函数进行局部二阶泰勒近似： 其中，为在参考点处的梯度向量，为在参考点处的Hessian估计，引入汉明距离正则项，构造联合目标函数： 其中，为正则化参数，将联合目标函数整理为标准二次无约束二元优化形式：，其中，为标准二次无约束二元优化系数矩阵； 步骤6.4、在得到标准二次无约束二元优化系数矩阵后，调用量子启发式SB求解器对矩阵进行求解，得到候选解； 步骤6.5、在得到候选解后引入随机比特翻转，在比特索引集合的邻域中检索更优解； 步骤6.6、采用基于Armijo规则的接受准则对每次迭代的候选解进行判定。

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