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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种卫星大规模MIMO通信定位一体化的发送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：CN116366104B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310147239.0，技术领域涉及：H04B7/0413；该发明授权一种卫星大规模MIMO通信定位一体化的发送方法是由尤力;强晓宇;朱永祥;王闻今;高西奇设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种卫星大规模MIMO通信定位一体化的发送方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种卫星大规模MIMO通信定位一体化的发送方法，该方法为在卫星端配备大规模MIMO天线阵列，同时服务于多个用户；通信和定位使用相同的频谱资源和同一硬件平台，通过发射导频和数据信号实施通信定位一体化；通过初始接入或跟踪的方式，在卫星端获得该卫星和用户的粗略位置信息，并基于此将经过预编码的导频和数据信号发送到各个用户；用户端从接收到的导频信号中估计出信道参数，并得到更精确的位置信息，将其反馈给卫星端。本发明充分利用频谱资源，基于低轨卫星同时实现无线通信和定位功能，大幅提升通信性能以及定位精度，实现通信全球覆盖和无缝定位。

本发明授权一种卫星大规模MIMO通信定位一体化的发送方法在权利要求书中公布了：1.一种卫星大规模MIMO通信定位一体化的发送方法，其特征在于，该方法为在卫星端配备大规模MIMO天线阵列，同时服务于多个用户；通信和定位使用相同的频谱资源和同一硬件平台，通过发射导频和数据信号实施通信定位一体化；通过初始接入或跟踪的方式，在卫星端获得该卫星和用户的粗略位置信息，并基于此将经过预编码的导频和数据信号发送到各个用户；用户端从接收到的导频信号中估计出信道参数，并得到更精确的位置信息，将其反馈给卫星端；通信定位一体化预编码为基于谱效最大化和平方位置误差下界最小化原则和多目标优化的混合预编码方案；大规模MIMO天线阵列的每个天线单元独立发送信号，并采用全数字或模拟或混合的传输方式，在卫星和各用户终端的动态移动过程中，随着卫星与各用户终端的位置信息的变化，更新通信定位一体化预编码； 所述通信定位一体化预编码，其设计方法为： 为设计卫星通信定位一体化系统包括数字和模拟预编码器的混合预编码器，建立如下优化问题，以最大化下行谱效的同时最小化和平方误差下界；令数字预编码器的集合，表示第个子载波上的数字预编码器，表示子载波数，并定义目标函数为一矢量，上标表示转置，表示模拟预编码器，于是，相应的多目标优化问题表示为： 1， 式中，表示矩阵Frobenius范数；问题是基于通信和定位指标的矢量的最大化问题，将该矢量最大化问题定义为同时最大化通信和定位指标，公式1中，表示传输功率预算，模拟预编码器所需满足的约束集合，其中，和分别表示全连接和部分连接结构下模拟预编码器应当满足的约束条件，对于部分连接结构，天线单元被分为组，每组拥有个天线单元，表示天线总数，于是，相应的模拟预编码器可以用块对角矩阵的形式表示，也即，，表示模拟预编码器第列的非零部分，表示块对角矩阵； 所述通信定位一体化预编码，其中每一个子载波上的信号设计数字预编码器，同时，为所有子载波上的信号设计一个公共的模拟预编码器； 步骤1：对通信，令第个子载波上数字和模拟预编码器的乘积为，将用户第个子载波上的线性接收器表示为，令其集合，表示总用户数，并引入辅助权重变量，表示第个用户和第个子载波上的权重变量，这样，最大化谱效就等效转化为最小化加权和均方误差，也即， 2， 式中，表示估计信号和传输信号的均方误差，表示以2为底的对数函数，由下式给出 3， 其中，表示第个用户第个子载波上的信道，表示第个用户的预编码向量，表示第个用户的预编码向量，上标表示共轭转置，表示噪声方差，表示取幅度，表示取期望； 步骤2：对定位，将第个子载波上数字和模拟预编码器的乘积视为一个整体，即，，，旨在设计预编码器来最小化和平方位置误差下界，从而建立了如下优化问题 4， 式中，，其中，表示第个元素为1其余元素均为0的矢量，表示第个用户关于卫星和第个用户之间的信道参数的费舍尔信息矩阵，表示取迹； 于是，和平方位置误差下界的最小化就转化为混合预编码器的乘积与问题中得到的预编码器之间的欧几里得距离的最小化； 步骤3：令辅助矩阵，则问题转化为下列秩约束优化问题 5， 式中，表示取秩，表示半正定； 步骤4：引入辅助变量，满足 6， 注意到费舍尔信息矩阵的半正定性，利用舒尔补的性质，将公式6表示为： 7， 因此，问题转化为： 8， 步骤5：为提高运算效率，将松弛问题的最优解表示为 9， 式中，表示的半正定矩阵，辅助矩阵，其中，辅助矩阵，表示第个用户的阵列响应，对于，辅助矩阵，定义为阵列响应对轴上的到达角的导数，为偏微分算子；利用公式9的分解，问题转化为： 10， 步骤6：采用MM算法，将问题转换为一系列可以较容易迭代求解的子问题；令表示第次迭代中子问题的解，那么，在第次迭代中，将替换成它的二阶泰勒展开，其中的第个元素表示为： 11， 式中，表示利普希茨常数，关于变量的一阶导数由下式给出 12， 式中，表示矩阵的第个元素，表示第个符号第个子载波上的矩阵，辅助矩阵，上标表示共轭操作，表示向量的第个元素，辅助矩阵，其中，表示莱斯参数，表示信道平均能量；于是，第次迭代中，子问题可以表示为： 13， 该问题可以借助半正定规划SDP求解； 步骤7：求解得到对称正定矩阵后，可知，相应的定位预编码器可由乔里斯基分解和随机化过程得到； 步骤8：令辅助矩阵，辅助矩阵，建立如下加权和问题 14， 式中，表示加权系数，用于在通信和定位性能之间进行权衡，和之间的欧几里得距离定义为 15， 步骤9：引入辅助变量，表示该辅助变量的第列，将问题转化为： 16， 式中，辅助函数，表示和之间的欧几里得距离，将公式3展开为关于的表达形式，即 ； 步骤10：由交替方向乘子法启发，采用增广拉格朗日函数法，引入对偶变量和相应的乘子；接着，令辅助集合，辅助集合，则问题的目标函数可以转换为： 17， 式中，辅助函数 18， 从而与该目标函数相关的问题表示为： 19， 问题迭代求解，在每次迭代中，对、、、、、、元素进行更新。

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