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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利基于结构化低秩张量补全的物联网数据重建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：CN115309814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210943271.5，技术领域涉及：G06F16/26；该发明授权基于结构化低秩张量补全的物联网数据重建方法是由何静飞;张潇月;刘晓彤;池越设计研发完成，并于2022-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于结构化低秩张量补全的物联网数据重建方法在说明书摘要公布了：本发明为基于结构化低秩张量补全的物联网数据重建方法，首先将监测区域离散为多个网格点，每个网格点内部署一个传感器节点；假设传感器节点每隔一个时隙感知一次数据，故基站在时间T内接收到的数据组成三阶张量；其次，将数据重建转换为基础低秩张量补全问题，并构建低秩张量补全模型；最后，对三阶张量的每个模式i的展开矩阵进行块汉克尔矩阵变化，将基础低秩张量补全模型改进为结构化低秩张量补全模型，对结构化低秩张量补全模型的增广拉格朗日函数进行求解，得到三阶张量，完成物联网数据重建。将连续时刻采集的数据以三阶张量进行排列，充分利用数据的空间相关性；对三阶张量的每个模式i展开矩阵进行块汉克尔矩阵变化，通过结构化和低秩张量补全结合进行数据重建，更进一步挖掘利用数据的时空相关性，缓解了基于稀疏约束方法中基不匹配对重建性能的影响，提高了数据重建精度。

本发明授权基于结构化低秩张量补全的物联网数据重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于结构化低秩张量补全的物联网数据重建方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1、将物联网监测区域离散为M×N个网格点，每个网格点内部署一个传感器节点；假设传感器节点每隔时隙τ感测一次数据，并将数据传输到基站，故基站在时间T＝L×τ内接收到的数据组成一个三阶张量 表示实数域，M、N为正整数； 由于数据丢失，在时间T内仅有D个环境信息测量值传输到基站，D＜＜M×N×L，则基站接收到的数据通过表示，表示随机采样操作符，表示从三阶张量中随机采样得到的数据，包含D个环境信息测量值，未采样点位置用零填充；Ω表示观测集； 步骤2、三阶张量的水平切片数据之间以及侧切片数据之间均具有空间相关性，前切片数据之间具有时间相关性，因此张量具有低秩性，故可将数据重建转换为低秩张量补全问题，基础低秩张量补全模型的表达式为： 其中，αi表示三阶张量的模式i展开矩阵的核范数的权重，i＝1,2,3，满足αi＞0和Xi表示三阶张量的模式i展开矩阵，||·||*和||·||F分别表示矩阵核范数和F-范数，λ为正则化参数； 步骤3、对三阶张量的每个模式i展开矩阵进行块汉克尔矩阵变化，惩罚由三阶张量的模式i展开矩阵Xi形成的块汉克尔矩阵的核范数，则式2的基础低秩张量补全模型改进为： 其中，为将矩阵转换为块汉克尔矩阵的操作算子； 通过引入变量分裂将式3的低秩张量补全模型转换为式6的等价约束优化问题： 对约束方程式6运用交替方向乘子法求解，首先要得到原目标函数的增广拉格朗日函数，故式6增广拉格朗日函数表示为： 式中，β表示惩罚系数，β＞0，Εi和均表示拉格朗日乘子； 步骤4、对式7进行求解，得到三阶张量完成物联网数据重建。

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