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龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利一种基于MAB的大规模MIMO用户调度和波束赋形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：CN119182437B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202411677866.6，技术领域涉及：H04B7/06；该发明授权一种基于MAB的大规模MIMO用户调度和波束赋形方法及系统是由马钰杰;李超鹏;景潇喆;宋云超设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MAB的大规模MIMO用户调度和波束赋形方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于MAB的大规模MIMO用户调度和波束赋形方法及系统，属于无线通信技术领域。其包括建立TSB方案通信模型，得到频谱效率最大化的设计问题；将设计问题转换为二维空间的组合式多臂赌博机问题；将组合式多臂赌博机问题的目标函数分为两个子问题，在第一个子问题中选择赌博臂来寻找功率角谱中的零值，在第二个子问题选择赌博臂来最大化接收能量；根据两个子问题，采用最优线性UCB算法和次优线性UCB算法对二维空间的组合式多臂赌博机问题进行求解，得到波束赋形矩阵；本发明并将问题进一步分为两个子问题，先选择赌博臂来寻找功率角谱中的零值，再选择赌博臂来最大化接收能量，从而提高频谱效率。

本发明授权一种基于MAB的大规模MIMO用户调度和波束赋形方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于MAB的大规模MIMO用户调度和波束赋形方法，其特征在于，所述方法包括：建立TSB方案通信模型，得到频谱效率最大化的设计问题；将得到的频谱效率最大化的设计问题转换为二维空间的组合式多臂赌博机问题；将二维空间的组合式多臂赌博机问题的目标函数进一步分为两个子问题，在第一个子问题中选择赌博臂来寻找功率角谱中的零值，在第二个子问题选择赌博臂来最大化接收能量；根据两个子问题，采用最优线性UCB算法和次优线性UCB算法对二维空间的组合式多臂赌博机问题进行求解，得到波束赋形矩阵；所述将二维空间的组合式多臂赌博机问题的目标函数进一步分为两个子问题，包括：第一个子问题，用一个标准化的效用函数对似然比在从0至1的区间内标准化，所述标准化的效用函数如下： ；其中，表示第个用户的信道矢量经过第个DFT矢量的运算后信号能量的似然比，则为的标准化形式，似然比越大，也随之越大，若信号以相同的概率传输，则与其所映射的非零；则第一个子问题被转化为如何选择与能让之和最大，第一个子问题公式表达如下： ； ； ；其中，表示第个用户的信道矢量经过第个DFT矢量的运算后信号能量的标准化似然比，表示所选用户的索引集，表示所选DFT矢量的索引集，为下行训练长度的限制常数，表示在这个子问题中第个时间窗口中的所选用户，表示在这个子问题中第个时间窗口中的所选DFT矢量；由于组的似然比在剩余的集里为零，存在多解，在每个解中，存在使得对有或使得对有，需从解中移除元素均为零的行与列，使得似然比的和是最大值；当解出，选择剩下的臂来最大化接收的能量，则第二个子问题公式表达如下： ； ； ；其中，表示在第个时间窗口中的所选用户，表示在第个时间窗口中的所选DFT矢量，表示所选用户的索引集，表示所选DFT矢量的索引集，为第个用户在第个时间窗口中的信道矢量，为索引为的DFT矢量，为下行训练长度的限制常数，表示在第个子问题中第个时间窗口中的所选用户，表示在第个子问题中第个时间窗口中的所选DFT矢量；根据两个子问题，采用最优线性UCB算法或次优线性UCB算法对二维空间的组合式多臂赌博机问题进行求解，得到波束赋形矩阵，包括：基于单环信道的应用场合采用最优线性UCB算法和次优线性UCB算法对二维空间的组合式多臂赌博机问题进行求解，得到波束赋形矩阵；基于单环信道的应用场合采用最优线性UCB算法对二维空间的组合式多臂赌博机问题进行求解，得到波束赋形矩阵，包括：在第一个子问题中，将效用函数作为由DFT矢量索引与用户索引组成的赌博臂的奖励，在最优线性算法中，一个基础的赌博臂的UCB值定义如下： ；其中，表示最优算法中赌博臂的UCB值，为用户数，为DFT矢量数，表示第次迭代中该赌博臂被选中过的次数，为用户信道中有效信道矢量所对应的未定赌博臂集，为当前赌博臂在第次迭代中已获取的奖励值的模；为了选出使得UCB值最小的超级臂，用一个矢量来表示用户是否已被选择过，用表示是否已经选择过波束，代表第个波束已经被选择过，为0则相反，选择赌博机的超级臂的问题将被转述为如下表达： ； ；其中，表示转置操作，为表示各用户是否已被选择过的0-1矢量，为表示第个用户是否已被选择过的逻辑值，为表示各DFT矢量是否已经选择过的0-1矢量，为全体信道，为第个用户的信道矢量；基于单环信道的应用场合，采用次优线性UCB算法对二维空间的组合式多臂赌博机问题进行求解，得到波束赋形矩阵，包括：考虑第一个子问题，设在次优算法的第次迭代中，与为被选中用户与波束的索引集，在下一次迭代中动作的奖励将被定义如下： ；其中，为第次迭代中赌博臂的奖励，、为当前赌博臂与第i-1次迭代中用户集与DFT矢量集的并集，为表示第个用户的信道矢量经过第个DFT矢量的运算后信号能量的标准化似然比；由于，易证，因此，在次优算法中将第次迭代中每个赌博臂的UCB值定义为下式： ；其中，表示次优算法的第一个子问题中赌博臂的UCB值，为第次迭代中赌博臂的奖励的取值上限，表示第次迭代中该赌博臂被选中过的次数，为当前赌博臂在第次迭代中已获取的奖励值的模；将UCB值最大化，在第次迭代中原问题将被罗列如下： ； ；为了求解问题，先计算每个未被选中的赌博臂的UCB值，如式中的，并从中选择最大值；考虑第二个子问题时，设在次优算法的第次迭代中，与为被选中用户与矢量的索引集，在下一次迭代中动作的奖励将被定义如下： ；其中，为第次迭代中赌博臂的奖励，、为当前赌博臂与第i-1次迭代中用户集与DFT矢量集的并集，为第个用户在第个时间窗口中的信道矢量，为索引为的DFT矢量；奖励将呈现次指数分布，于是每个赌博臂的UCB值将有定义如下； ；其中，表示次优算法的第二个子问题中赌博臂的UCB值，为用户数，为赌博臂，表示第次迭代中该赌博臂被选中过的次数，为当前赌博臂在第次迭代中已获取的奖励值的模，为当前系统在第i次迭代中已经取得的总奖励；在第次迭代中原问题将被罗列如下： ； ；计算每个未被选中的赌博臂的UCB值，并从中选择最大值。

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