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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利基于无蜂窝大规模多输入多输出系统的计算成像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：CN115048605B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202210502581.3，技术领域涉及：G06F17/10；该发明授权基于无蜂窝大规模多输入多输出系统的计算成像方法是由李米丽;陈晓明;张朝阳设计研发完成，并于2022-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无蜂窝大规模多输入多输出系统的计算成像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无蜂窝大规模多输入多输出系统的计算成像方法。在无蜂窝大规模多输入多输出系统中，多个接入点通过无线或有线方式连接到一个中央处理单元，通过利用来自多个设备的无线信号实现目标成像。为恢复环境中感兴趣的目标物，多个用户设备同时发射感知信号，经过目标物的散射后到达各个接入点，接入点对各自接收到的信号进行计算，得到本地初步的物体图像。随后接入点将初步图像数据传送到中央处理单元进行融合处理，从而实现目标物的精确成像。本发明为复杂环境中感兴趣目标物的精确成像提供了一种简单有效的计算成像方法。

本发明授权基于无蜂窝大规模多输入多输出系统的计算成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无蜂窝大规模多输入多输出系统的计算成像方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、将整个环境空间作为一个三维立体空间，进行离散化处理，得到N＝P*P*P个小立方体，每个小立方体代表一个像素点；感兴趣的目标物存在于该环境空间内，该目标物共由K个像素点组成，且是稀疏的，稀疏率为λ＝KN；用散射系数xn表示第n个像素点的散射系数；整个环境空间的任一个像素点具有属于非目标物或者属于目标物两种可能性；整个环境空间散射系数表示为x＝[x1,x2,...,xN]T，x中每个元素互不相关且服从伯努利-高斯分布，其概率函数表示为其中λ为稀疏率，δx为在x＝0处的狄拉克函数，表示任一像素x服从均值为θ、方差为φ的高斯分布概率密度函数，q＝λ,θ,φ为先验参数的集合；S2、在无蜂窝大规模多输入多输出系统中部署1个中央处理单元，B个接入点且每个接入点配置有M根天线，以及D个单天线用户设备；第d个用户设备发送的感知信号为sd，发射功率为其中||sd||表示求sd的模，表示求期望；S3、第b个接入点基于接收到的信号yb，利用单接入点计算成像方法，得到本地的初步估计图像和方差矩阵Σb，b＝1,2,...,B，然后将B个接入点各自的估计信息发送到中央处理单元；S4、中央处理单元基于B个接入点估计的信号和方差矩阵{Σ1,Σ2,…,ΣB}，利用多元信号融合方法，得到目标物的成像信号

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