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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种智能反射面反向散射赋能的协同多点传输方法及系统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：CN114665925B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202210313186.0，技术领域涉及：H04B7/024；该发明授权一种智能反射面反向散射赋能的协同多点传输方法及系统是由徐赛;肖素杰;刘家佳设计研发完成，并于2022-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能反射面反向散射赋能的协同多点传输方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能反射面反向散射赋能的协同多点传输方法及系统，建立智能反射面反向散射赋能的多小区MIMO下行网络模型；考虑加权和速率最大化问题和最大最小公平性问题；将加权和速率最大化问题分解为智能反射面反向散射的加权和速率最大化问题，以及智能反射面接收功率最大化问题，求解得到一个安全近似解；将最大最小公平性问题分解为所有用户设备的最小加权SINR最大化问题，以及智能反射面接收功率最大化问题，求解获得一个安全近似解；当一个发射机通过智能反射面向接收机发射信息时，多个元素单元的多路径级联信道合并为一个信道，完成协同多点传输。本发明利用智能反射面反向散射实现协同多点传输，降低计算和控制复杂度，满足不同通信要求。

本发明授权一种智能反射面反向散射赋能的协同多点传输方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能反射面反向散射赋能的协同多点传输方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、建立智能反射面反向散射赋能的多小区MIMO下行网络模型； S2、基于步骤S1建立的多小区MIMO下行网络模型，分别对加权和速率最大化问题和最大最小公平性问题进行建模，通过求解所有用户设备的最小加权SINR最大化问题和智能反射面接收功率最大化问题，获得加权和速率最大化问题的安全近似解和最大最小公平性问题的安全近似解，对于加权和速率最大化问题，经过拉格朗日对偶转换后，分解为智能反射面反向散射的加权和速率最大化问题，以及智能反射面接收功率最大化问题，通过求解智能反射面反向散射的加权和速率最大化问题，以及智能反射面接收功率最大化问题，得到加权和速率最大化问题的安全近似解和如下： 其中，Tr·为矩阵的迹，·H为Hermite矩阵，rank·为矩阵的秩，Hi为宏小区基站的第i组天线到第i个智能反射面的信道增益矩阵， 为智能反射面的集合，ωjk为第j个小区中第k个UE的加权因子，αjk为辅助变量， βjk为辅助变量， 为集合，pj为宏小区基站第j组天线的发射功率，P为宏小区基站的总发射功率，为智能反射面的元素单元的集合，L为智能反射面的元素单元数量，为第j个小区的用户设备的集合； 对于最大最小公平性问题，经过二次转换后，分解为所有用户设备的最小加权SINR最大化问题，以及智能反射面接收功率最大化问题，通过求解所有用户设备的最小加权SINR最大化问题和智能反射面接收功率最大化问题，得到最大最小公平性问题的安全近似解如下： 其中，Tr·为矩阵的迹，·H为Hermite矩阵，rank·为矩阵的秩，Hi为宏小区基站的第i组天线到第i个智能反射面的的信道增益矩阵， 为智能反射面的集合，τ为松弛变量，βjk为辅助变量， 为集合，为第j个小区中用户设备的集合，pj为宏小区基站第j组天线的发射功率，为智能反射面的元素单元的集合，为智能反射面的集合，P为宏小区基站的总发射功率，L为智能反射面的元素单元数量； S3、在步骤S1建立的多小区MIMO下行网络模型中，当有源宏小区基站通过智能反射面向用户设备发射信息时，分别根据步骤S2获得的加权和速率最大化问题安全近似解以及最大最小公平性问题安全近似解，设置宏小区基站的波束成形向量和发射功率分配和智能反射面的波束成形向量，通过将多个元素单元的多路径级联信道合并为一个信道，完成协同多点传输。

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