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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利一种基于线性映射的中继辅助反向散射网络资源分配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：CN116437367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202310259499.7，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种基于线性映射的中继辅助反向散射网络资源分配方法是由叶迎晖;徐瑞;施丽琴设计研发完成，并于2023-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于线性映射的中继辅助反向散射网络资源分配方法在说明书摘要公布了：本公开是关于一种基于线性映射的中继辅助反向散射网络资源分配方法。包括：建立中继辅助反向散射网络；从帧结构角度出发，基于线性映射理论分析反向散射阶段、中继转发阶段的吞吐量以及整个系统的总吞吐量；以整个系统的总吞吐量最大化为目标，建立基于反向散射系数、分配给反向散射阶段和中继转发阶段的子帧个数、混合接入点发射功率的混合整数非凸优化问题模型；引入松弛变量、辅助变量、利用KKT条件、time‑sharing方法以及连续凸近似法将非凸优化问题模型转化为连续的凸优化问题模型；通过低复杂度迭代算法计算整个系统的最优总吞吐量。本公开相对于常见的基于连续时间的资源分配策略，得到了一种更为实际的资源分配策略。

本发明授权一种基于线性映射的中继辅助反向散射网络资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于线性映射的中继辅助反向散射网络资源分配方法，其特征在于，该方法包括： 建立中继辅助反向散射网络，所述中继辅助反向散射网络包括：物联网节点、接收机和混合接入点；其中，所述物联网节点配备能量收集模块和反向散射模块； 将所述中继辅助反向散射网络的整个传输过程分为反向散射阶段和中继转发阶段，针对该中继辅助反向散射网络，从帧结构角度出发，基于线性映射理论分析反向散射阶段、中继转发阶段的吞吐量以及整个系统的总吞吐量； 其中，所述将所述中继辅助反向散射网络的整个传输过程分为反向散射阶段和中继转发阶段，针对该中继辅助反向散射网络，从帧结构角度出发，基于线性映射理论分析反向散射阶段、中继转发阶段的吞吐量以及整个系统的总吞吐量整个系统的总吞吐量的步骤中包括： 设定所述反向散射阶段和所述中继转发阶段的传输帧的时长为Ts，由L个子帧构成，其中，M个子帧用于所述反向散射阶段，N个子帧用于所述中继转发阶段，且满足M+N＝L； 在所述反向散射阶段，所述接收机和所述混合接入点接收到的反向散射信号分别为： 式中，F＝diagHSRs，代表能量信号，代表物联网节点的发送信号；P0代表混合接入点发射能量信号的功率，β代表物联网节点的反向散射系数，HSD＝hSDIM、HSR＝hSRIM和HRD＝hRDIN分别为物联网节点到接收机、物联网节点到混合接入点以及混合接入点到接收机链路的信道状态信息矩阵，其中，hSD、hSR、hRD表示分别为物联网节点到接收机、物联网节点到混合接入点以及混合接入点到接收机链路的信道系数，HLI代表残余回路干扰信道状态信息矩阵，和分别是复高斯噪声矢量，IM表示M维单位矩阵，IN表示N维单位矩阵； 所述物联网节点收集的能量表示为： 其中，η表示能量收集效率，M表示分配给反向散射阶段的子帧个数，N表示分配给中继转发阶段的子帧个数，Ts表示每个帧的帧长； 所述物联网节点到所述接收机和所述物联网节点到所述混合接入点链路的吞吐量分别表示为： 式中，W为通信带宽，σ2表示噪声功率谱密度，Q＝diagHSR1且1代表元素全为1的M×1维列向量，RSD表示物联网节点到接收机的吞吐量，RSR表示物联网节点到混合接入点链路的吞吐量，表示Q的共轭转置，为一个中间变量，没有物理意义，表示共轭转置，表示对HSD进行共轭转置； 在所述中继转发阶段，所述接收机接收到的转发信号表示为： 式中，代表编码信号；同时引入了线性映射矩阵作为实际的编码策略，即x＝Gc，P1代表混合接入点转发信号的功率；是0均值的复高斯噪声矢量； 所述接收机接收到所述反向散射阶段和所述中继转发阶段的信号表示为： 将公式7进一步简化为： yD＝HDc+nD8 式中，yD表示接收机处总的接收信号，HD是定义的一个中间变量，没有物理意义，c表示物联网节点的信息，则所述接收机处的吞吐量可以表示为： 整个所述系统的总吞吐量表示为： Rsum＝max{RSD,minRSR,RD}10 式中，RD2表示定义的一个中间变量，没有物理意义，表示对HD进行共轭转置； 以整个所述系统的总吞吐量最大化为目标，在所述物联网节点和所述混合接入点的能量因果约束下，建立基于反向散射系数、分配给反向散射阶段和中继转发阶段的子帧个数、混合接入点发射功率的混合整数非凸优化问题模型；其中，所述混合接入点发射功率包括反向散射阶段的发射功率和中继转发阶段的发射功率； 其中，所述以整个所述系统的总吞吐量最大化为目标，在所述物联网节点和所述混合接入点的能量因果约束下，建立基于反向散射系数、分配给反向散射阶段和中继转发阶段的子帧个数、混合接入点发射功率的混合整数非凸优化问题模型整个系统的总吞吐量的步骤中包括： 所述混合整数非凸优化问题模型为： 式中，表示混合整数非凸优化问题模型，s.t.表示受约束于，E代表混合接入点在一个帧内传输的总能量，Pc代表物联网节点执行反向散射时的电路功耗，Pmax代表混合接入点的最大发射功率，C1和C2分别表示混合接入点以及物联网节点的能量因果约束；C3和C4约束了两个阶段分配的子帧个数；C5由功率约束所得；C6和C7分别设定了混合接入点在两阶段的发射功率和反向散射系数的范围，λ1…λN分别表示线性映射矩阵的特征值； 引入松弛变量、辅助变量、利用KKT条件、time-sharing方法以及连续凸近似法将所述混合整数非凸优化问题模型转化为连续的凸优化问题模型，设计整数转化策略获得相关的最优离散解，基于所得的离散值进一步优化所述凸优化问题模型中的连续变量； 通过低复杂度迭代算法计算整个所述系统的最优总吞吐量。

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