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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利一种面向车联网的通信感知一体化波形设计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：CN119653424B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510158170.0，技术领域涉及：H04L25/03；该发明授权一种面向车联网的通信感知一体化波形设计方法是由赵军辉;李悠扬;刘聪聪;时靖悦;全浩宇设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向车联网的通信感知一体化波形设计方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向车联网的通信感知一体化波形设计方法，属于无线通信技术领域，通过最小化多用户干扰的权重和、设计波形与参考波形的相似度以及克拉美‑罗界，ISAC波形可实现峰值性能同时增强雷达能力并确保高效通信，以总传输功率和峰均功率比为约束的优化，将非凸问题转化为凸问题，用交替方向乘子法算法求解，仿真结果表明，该ISAC波形具有良好的通信和目标检测能力，可提高V2X的频谱利用率。该方法可在与下行用户通信时检测目标，使MUI、CRB和波形相似度的总和最小化，引入权衡参数，在总功率和峰均功率比约束下，实现通信和传感之间的灵活权衡，更好地适应V2X的高动态场景，减少传统传感与通信功能分离带来的相互干扰。

本发明授权一种面向车联网的通信感知一体化波形设计方法在权利要求书中公布了：1.一种面向车联网的通信感知一体化波形设计方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.通过定义ISAC基站、传输的波形的通信和感知能力、车联网场景、感兴趣目标，构建面向车联网的多输入多输出集成通信感知一体化系统模型； S2.基于S1构建的通信感知一体化系统模型，通过定义用户接收信号以及影响传输的波形通信性能的指标MUI和PAPR建立通信模型； S3.基于S1构建的通信感知一体化系统模型，通过定义ISAC基站接收到所述感兴趣目标的接收信号以及影响传输的波形感知性能的指标波形相似度和CRB，建立感知模型； S4.结合S2建立的通信模型和S3建立的感知模型，构建最小化所述MUI、CRB以及波形相似度的加权和，并以总传输功率和所述PAPR为约束的优化问题，将所述优化问题转化为矩阵形式，使其成为二次方程约束和二次不等式约束的QCQP问题； S5.基于S4所述的QCQP问题引入辅助变量，将非凸问题转化为凸问题，使用ADMM算法通过固定不同的参数，交替迭代各个参数变量，最终求解出最优波形X； 所述S1中的ISAC基站由均匀线性阵列组成，包括根发射天线和根接收天线； 所述ISAC基站与车辆、移动终端进行通信，检测的感兴趣目标为周围建筑、路边行人、车辆； 所述S2包括如下步骤： S2.1通信用户接收到的信号矩阵; ; 其中，是复数矩阵，其中代表通信帧的长度，表示下行通信用户数；代表下行通信信道矩阵，假设经历平坦瑞利衰落，并且可以被完美估计；代表传输信号矩阵；代表下行用户的加性白高斯噪声AWGN； S2.2重写S2.1所述的接收信号矩阵为 ; MUI表示为 ; 为了最大化和速率，将MUI最小化；计算出每帧中每个用户的信噪比以及可实现的和速率； ； 其中，是关于时间索引的集合平均，是中的第项，表示在第j次到第个通信用户之间传输的信号，表示在第个时隙传输的信号； 下行链路移动用户的可实现和速率表示为 ; S2.3考虑PAPR对通信系统有效性的影响，控制PAPR，以提供足够的传输距离和可靠性，基于S2.1所述的通信用户接收到的信号矩阵，PAPR的计算公式为 ; 其中，是向量的第个元素，，表示将矩阵向量化后得到的向量，表示PAPR的阈值，ISAC波形的总发射功率为 ; 上式7的右半部分重写为 ; 其中； 所述S3包括如下步骤： S3.1对于雷达感知，假设发射波形的传播路径为视距路径，则位于方向的远场点目标接收到的信号矩阵表示为 ; 其中，U为感兴趣的目标数量，表示第个目标的反射系数；表示雷达探测目标相对于ISAC基站的角度，和分别是发射天线和接收天线的导向矢量；在相邻元件之间使用半波长ULA；是MIMO雷达的AWGN； 单基地雷达发射方向和到达方向是相同的，假设DOA和DOD均为和表示为 ; ; S3.2在ISAC波形设计中引入波形相似性约束，以影响其感知性能；波形相似性表示为 ; 其中，是参考波形矩阵；在不对波形协方差矩阵施加等式约束的情况下，最小化可近似得到预期的雷达波束方向图； S3.3CRB用来衡量感知性能，提供均方误差的下界，并具有闭式表达式；对于雷达点目标检测，CRB表示为 ; 其中是的导数，表示反射系数； 式13进一步等价于 ; 为了计算方便，假设，得到；CRB可表示为 。

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