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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利协作通感一体化场景中节点模式选择和波束赋形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：CN119483668B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510052693.7，技术领域涉及：H04B7/0413；该发明授权协作通感一体化场景中节点模式选择和波束赋形方法是由李佳珉;孙晓雨;梅雅萍;朱鹏程;王东明设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本协作通感一体化场景中节点模式选择和波束赋形方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种协作通感一体化场景中节点模式选择和波束赋形方法，属于无线通信领域。本发明提出了一种可以在通信和传感性能之间取得最佳平衡的系统节点模式选择与波束赋形方案，第一阶段首先建立系统的信道模型和数据传输模型，推导出上下行通信信干噪比表达式以及感知信干噪比表达式；第二阶段推导出最大比传输MRT波束赋形、迫零ZF波束赋形以及共轭感知波束赋形的表达式；第三阶段设计基于多智能体分层强化学习算法的节点模式选择与波束赋形算法；第四阶段调用算法以得到对每个接入节点进行双工模式选择和波束向量设计。该方法能够提高系统效率，推动无蜂窝协作通感一体化系统的实际部署，因此本发明具有一定的实际价值。

本发明授权协作通感一体化场景中节点模式选择和波束赋形方法在权利要求书中公布了：1.一种协作通感一体化场景中节点模式选择和波束赋形方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，建立无蜂窝协作通感一体化系统的信道模型和数据传输模型，推导出上下行通信信干噪比表达式以及感知信干噪比表达式；步骤2，推导出无蜂窝协作通感一体化系统中的针对通信信号的最大比传输MRT波束赋形、迫零ZF波束赋形的表达式，以及针对感知信号的共轭波束赋形的表达式；步骤3，设计基于多智能体分层强化学习算法的节点模式选择与波束赋形算法，具体包括：以节点模式和波束赋形向量为优化变量，通信和感知性能为优化目标，建立优化问题，利用多智能体分层强化学习方法优化所述优化问题，在高层级方面，将中央处理器视为元智能体，元智能体通过观察当前系统中所有用户的通信可达速率以及上行接入节点的感知信干噪比之和，做出动作选择每个接入节点的上下行模式；在低层级方面，将每个接入节点视为一个智能体，并且在只有被元智能体选为下行模式的接入节点相对应的智能体才会通过选择此接入节点发送通信信号的功率比率和MRT波束赋形所占的比率来设计对应下行接入节点的波束赋形矩阵；步骤4，调用设计好的节点模式选择与波束赋形算法，得到每个接入节点的双工模式选择和波束赋形向量设计。

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