买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜东南大学申请的专利一种基于智能反射面的无源被动感知设备与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：CN115166629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202210793654.9，技术领域涉及：G01S3/14；该发明授权一种基于智能反射面的无源被动感知设备与方法是由陈鹏;李夏雨;王丹;王若禺设计研发完成，并于2022-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能反射面的无源被动感知设备与方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于智能反射面的无源被动感知设备与方法，设备包括智能反射面与感知器。方法包括以下步骤：无线通信接入点发射的电磁波经自由空间传播后被目标反射，该反射信号经过智能反射面时发生二次反射，通过调整智能反射面的相关参数实现对二次反射过程的控制，感知器接收到二次反射信号，利用该信号实现对空间目标的感知；通过基于原子范数的干扰去除方法，可以实现对该干扰信号的抑制，并实现有效目标回波信号的提取；最后，基于Hankel矩阵构建接收信号矩阵，并基于MUSIC方法实现对空间目标的感知。本发明提升通信感知一体化系统的目标感知性能，同时降低系统整体成本。

本发明授权一种基于智能反射面的无源被动感知设备与方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能反射面的无源被动感知设备的感知方法，其特征在于，包括智能反射面与感知器，其中智能反射面通过控制器控制其反射的电磁波信号的幅度和相位，感知器包括天线和数据处理装置，数据处理装置由射频模块和信号处理单元构成，其中，射频模块仅具备单个射频通道；所述方法实现对目标的空间位置的感知，包括以下步骤：步骤1、创建接收信号模型；步骤2、接收信号模型主要包括目标信号、干扰信号和环境噪声，通过基于原子范数和测量矩阵优化的干扰去除方法实现对接收信号中干扰信号和环境噪声的抑制，从而完成对目标信号的提取；步骤3、基于Hankel矩阵的目标信号重构方法通过计算目标信号的Hankel矩阵，将目标信号的Hankel矩阵作为重构信号，使用MUSIC方法对重构后的信号进行分解得到信号子空间和噪声子空间，利用噪声子空间估计空间谱，从而实现对目标空间的感知；所述步骤2中的干扰去除方法包括基于原子范数的干扰去除方法和基于测量矩阵优化的干扰去除方法，其中，所述基于原子范数的干扰去除方法通过计算目标信号的原子范数，得到去除干扰信号后的去噪向量，所述基于测量矩阵优化的干扰去除方法通过调整测量矩阵实现对特定方向的干扰信号的去除；所述基于原子范数的干扰去除方法具体包括以下步骤：构建包含L2范数和原子范数的稀疏重构优化模型；针对所述稀疏重构优化模型，基于该模型的托普利兹矩阵构建半正定规划的凸优化问题；采用迭代法求解前述凸优化问题，获得去噪后的向量；其中包含L2范数和原子范数的稀疏重构优化模型本质为最小化L2范数的平方与原子范数的和，其中，L2范数的平方为所述接收信号减去目标信号后再减去干扰信号的差的L2范数的平方，原子范数为目标信号的原子范数；基于托普利兹矩阵构建半正定规划的凸优化问题，该过程为所述目标信号的原子范数的求解方法，在此过程中，目标信号的原子范数被表示为由一个待求解的矢量u构成的托普利兹矩阵的迹与一个待求解的变量v的和，其中，待求解的矢量u与待求解的变量v需要满足的约束条件是待求解的矢量u构成的托普利兹矩阵、待求解的变量v和目标信号联合构成的矩阵需为一个半正定矩阵，通过半正定规划迭代求解满足前述约束条件的矢量u和变量v；所述步骤3中使用MUSIC方法对重构后的矩阵进行奇异值分解后，得到若干个奇异值，其中，部分奇异值的数值比其余奇异值大若干个数量级，该部分奇异值对应的奇异向量构成信号子空间，该部分奇异值的数量取决于目标的个数，其他在数值上比该部分结果小若干个数量级的奇异值所对应的奇异向量构成噪声子空间；所述步骤3中空间谱由智能反射面的导向矢量的L2范数平方与前述噪声子空间的L2范数平方的比值构成，其中，导向矢量用于描述智能反射面的空间相位差，空间相位差表示在空间内具有不同位置的阵元接收到的信号在相位上存在一定的差异，智能反射面由多个阵元组成，导向矢量的结构由组成智能反射面的各个阵元之间的相对位置决定，导向矢量的具体取值由目标与智能反射面之间的角度决定。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东南大学，其通讯地址为：211102 江苏省南京市江宁区东南大学路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。