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龙图腾网恭喜电子科技大学长三角研究院(湖州)申请的专利一种基于天线阵列的多用户设备近场定位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：CN119052919B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411525727.1，技术领域涉及：H04W64/00；该发明授权一种基于天线阵列的多用户设备近场定位方法及系统是由袁晓军;滕博宇设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于天线阵列的多用户设备近场定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于无线通信技术领域与设备定位领域，尤其涉及一种基于天线阵列的多用户设备近场定位方法。通过在基站部署超大规模阵列天线，本发明构建了超大规模阵列辅助的多用户近场定位系统。基于天线辐射方向图和自由空间路径损耗，建立了实际的近场信道模型。我们使用子阵列划分策略将近场信道划分为多个子阵列信道，对多用户定位问题进行概率建模。我们使用消息传递算法，迭代的更新因子图节点间的消息，充分利用近场信道与用户位置间的映射关系，实现了高精度的用户定位。

本发明授权一种基于天线阵列的多用户设备近场定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于天线阵列的多用户设备近场定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1使用具有多个天线单元的基站和多个单天线的终端设备，基站配备有多条射频链，采用全连接的模拟波束赋形架构或部分连接的模拟波束赋形架构；2对用户终端和基站天线之间的信道系数进行建模，通过欧式距离、自由空间路径损耗、天线辐射增益以及复增益系数描述信道系数；3将基站的天线阵列划分为多个子阵列，基于子阵列的信道系数构建接收信号模型；4基于信道模型构建联合概率密度函数，并通过因子图对用户设备进行多用户近场定位，多用户近场定位方法包括以下步骤：S1、令；S2、获得设备位置的初始化；在对第个设备位置初始化时，已完成对前个用户位置的初始化，；构造目标函数 ，其中为设备位置的函数，利用设备位置的极坐标表示，其中是设备到阵列中心距离，或是设备方向与阵列轴或轴之间夹角的余弦值；构造网格 ；S3、对离散网格进行穷尽搜索，找到最大化的网格点；S4、以作为起始点，执行梯度上升算法，获得的局部最大值；梯度上升算法的更新公式为 其中n为迭代轮次，步长、和由Armijo准则确定；梯度下降算法收敛后，由收敛点得到的初始化，梯度下降算法收敛条件为；S5、，如果，回到S2；S6、初始化消息均值，，；初始化消息协方差，其中是一个较大的正值例如；S7、更新和为 其中，；S8、更新，，其中，是通过将代入得到的；S9、更新和；S10、构造目标函数 更新；为获得最大值，使用位置的极坐标表示；令，，以的旧值对应的极坐标作为起始点，对和执行梯度上升算法，梯度上升算法的更新公式为 ，其中n为迭代轮次，步长、由Armijo准则确定；梯度下降算法收敛后，由收敛点处的和更新的，梯度下降算法收敛条件为；S11、更新为 ；S12、更新和，其中，是通过将代入得到的；S13、更新和；S14、构造目标函数 ，更新；为获得最大值，使用位置的极坐标表示；令，，以的旧值对应的极坐标作为起始点，对和执行梯度上升算法，梯度上升算法的更新公式为 ，其中n为迭代轮次，步长、由Armijo准则确定；梯度下降算法收敛后，由收敛点处的和更新的，梯度下降算法收敛条件为；S15、更新为 ；S16、更新和为 ；S17、计算变量节点处的消息 ，判断变量节点处的消息是否收敛，若已收敛，则获得设备位置估计；若未收敛，则回到步骤S7；所述定位方法进一步包括以下步骤：1初始化用户设备位置，并对用户设备进行极坐标表示；2通过穷尽搜索离散网格，找到最大化目标函数的网格点；3基于穷尽搜索结果，执行梯度上升算法，得到用户设备位置的局部最大值；4重复上述过程，直到所有用户设备位置均完成初始化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人电子科技大学长三角研究院(湖州)，其通讯地址为：313000 浙江省湖州市吴兴区西塞山路819号科技创新综合体B1幢；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。