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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利一种面向全解耦网络下行多点协作调度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：CN114448486B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202210120109.3，技术领域涉及：H04B7/08；该发明授权一种面向全解耦网络下行多点协作调度方法是由周海波;于全;余凯;许云霆;赵纪伟;钱博设计研发完成，并于2022-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向全解耦网络下行多点协作调度方法在说明书摘要公布了：一种面向全解耦网络下行多点协作调度方法，1用户基于下行帧中的导频序列估计出信道信息值，然后将本地估计出来的信道信息回到基站的边缘基带信号处理中心；2根据所测得信道信息，考虑基站和用户之间的功率分配是平均分配，将用户和基站的匹配关系建模为一个多对多的图匹配问题、即建模为一个以最大化总容量为标准的多对多匹配模型，设计多对多初始化以及交换匹配算法；3根据用户和基站的多对多匹配方案以及接收到的信道信息，考虑用户之间相干传输的干扰，建立以用户加权速率和为目标的优化问题，用分数规划将协作调度的问题转化为多变量的非凸问题，并且使用分块坐标下降的方式得到基站对用户的波束赋形矩阵。

本发明授权一种面向全解耦网络下行多点协作调度方法在权利要求书中公布了：1.一种面向全解耦网络下行多点协作调度方法，其特征是，包括以下步骤： 步骤1：用户基于下行帧中的导频序列估计出信道信息值，然后将本地估计出来的信道信息回到基站的边缘基带信号处理中心； 步骤2：根据所测得信道信息，考虑基站和用户之间的功率分配是平均分配，将用户和基站的匹配关系建模为一个多对多的图匹配问题、即建模为一个以最大化总容量为标准的多对多匹配模型，设计多对多初始化以及交换匹配算法； 步骤3：根据用户和基站的多对多匹配方案以及接收到的信道信息，考虑用户之间相干传输的干扰，建立以用户加权速率和为目标的优化问题，用分数规划将协作调度的问题转化为多变量的非凸问题，并且使用分块坐标下降的方式得到基站对用户的波束赋形矩阵； 步骤1中，用户本地信道估计使用最小均方误差估计方案MMSE，信道信息的回传考虑数字回传和模拟回传两种方案； 考虑到用户和基站多对多匹配的不稳定性，在匹配阶段，基站对用户的功率分配采用平均分配的方案，波束赋形使用共轭波束赋形； 步骤2中，考虑到用户和基站之间的连接关系是互相影响的，使用交换匹配swap-matching方案，受限初始化用户和基站的匹配方案，初始化之后用户间会交换匹配的基站，如果容量得到提升那么交换成功，如果系统吞吐量即容量没有得到提升则保持原来的匹配方案； 所述基于多对多匹配的方案初始化过程中需要首先基于下行信号接收功率RSRP建立用户和基站之间的单个连接关系，在建立多连接过程中，每一次用户需要建立新的连接都要判断建立新的连接是否会带来系统吞吐量的提升，如果能带来吞吐量的提升则保持这个方案，如果不能带来吞吐量的提升那么该用户维持原来的连接数目保持不变； 边缘基带信号处理中心在获得用户的信道信息后，需要对用户进行多点协作波束赋形，使用了分数规划将非凸目标函数进行凸松弛，并且使用分块坐标下降的方法分步优化问题中的变量： 具体如下：在功率分配中需要考虑到用户间复杂的干扰问题，首先对目标函数进行拉格朗日变换 其中γ＝γ1,…,γK表示用户的SINR向量；δk表示用户的加权系数；表示用户的波束赋形矩阵；S表示用户连接关系对角化后的矩阵；v表示拉格朗日松弛的向量；当固定波束赋形向量和用户连接关系的时候拉格朗日乘子vk通过对γk微分得到，表示为 变换之后的拉格朗日函数仍然为非凸函数，因此采用二阶松弛对目标函数松弛化为 其中向量β＝[β1,…,βK]为引入的松弛变量，经过变换，目标函数变为凸函数，通过对松弛变量求导得到 简化后将功率约束罚到拉格朗日函数中，表示为 其中μ是引入的关于功率的拉格朗日乘子；则问题被转化为无约束优化问题，最优的波束赋形向量通过求导得到 通过多变量循环迭代方式求得波束赋形向量的最优解。

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