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龍圖騰網獲悉湖南大學申請的專利基于一位數模轉換器感通一體化混合波束形成方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119652376B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411873301.5，技術領域涉及：H04B7/06；該發明授權基于一位數模轉換器感通一體化混合波束形成方法是由余小游;鄭夢瑤;盧昕妍設計研發完成，并于2024-12-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于一位數模轉換器感通一體化混合波束形成方法在說明書摘要公布了：本申請涉及一種基于一位數模轉換器感通一體化混合波束形成方法。所述方法包括：基于雷達和通信性能之間的權衡優化問題設計模擬預編碼器和經過數字預編碼器后的一位數模轉換器量化信號；根據設計得到的模擬預編碼器和一位數模轉換器量化信號設計發射波束矢量，對發射波束矢量的優化表達式進行求解，得到最優發射波束矢量；根據最優發射波束矢量設計模擬預編碼器和一位數模轉換器量化信號的優化問題，利用Matlab工具箱和BTSA?GA算法分別對優化問題進行求解，根據優化后的模擬預編碼器和一位數模轉換器量化信號生成感通一體化混合波束。采用本方法能夠降低大規模MIMO系統復雜度和功耗。

本發明授權基于一位數模轉換器感通一體化混合波束形成方法在權利要求書中公布了：1.一種基于一位數模轉換器感通一體化混合波束形成方法，所述方法應用于包括雙功能基站的窄帶大規模MIMO系統，其特征在于，所述方法包括： 獲取基站發送的信號，對基站發送的信號進行建模，得到信號模型；所述信號模型中包括待求解的模擬預編碼器；基于雷達和通信性能之間的權衡優化問題設計所述模擬預編碼器和經過數字預編碼器后的一位數模轉換器量化信號； 根據設計得到的模擬預編碼器和一位數模轉換器量化信號設計發射波束矢量，建立所述發射波束矢量的優化表達式； 對所述發射波束矢量的優化表達式進行求解，將優化表達式的代價函數進行展開，展開后的表達式表示為拉格朗日形式，基于所述拉格朗日形式獲取展開后的表達式的最優性條件；對所述最優性條件進行求解，得到最優發射波束矢量； 根據所述最優發射波束矢量設計所述模擬預編碼器和一位數模轉換器量化信號的優化問題，利用Matlab工具箱和BTSA-GA算法分別對所述優化問題進行交替求解，得到優化后的模擬預編碼器和一位數模轉換器量化信號，即在移相網絡恒定包絡約束下的模擬預編碼器和數字預編碼后的一位數模轉換器量化信號； 根據所述優化后的模擬預編碼器和一位數模轉換器量化信號生成感通一體化混合波束； 所述方法還包括： 利用BTSA-GA算法對所述一位數模轉換器量化信號的優化問題進行求解，在BTSA-GA算法的初始化階段，生成一批樹木為： Ti,j＝lj+ri,jhj-lj, 其中，lj是搜索空間的下界-1，hj是搜索空間的上界1，ri,j是在[0,1]范圍內對每個位置每個維度產生的隨機數； 對Ti,j二值離散化： 通過下式尋找當前最佳解決方案： S＝minfTi,i∈1,2,…,2NRF, 樹木生成種子，樹和種子在n維搜索空間上的位置看作是優化問題的可能解，通過兩個搜索方程來獲得種子的位置為： 其中，Si,j是第i棵樹生成的第i顆種子的第j維，Ti,j是第i棵樹的第j維，Bj是迄今為止獲得的最佳樹位置的第j維，Tr,j是從總體中隨機選擇的第r棵樹的第j維，βi,j是在[-1,1]范圍內隨機產生的比例因子，γ是在0,1范圍內為每個位置和維度產生的隨機數，ST則是選擇控制參數； 設置閾值H，當Ti產生種子的代數超過H且沒有更好的種子來更新Ti時，通過遺傳算法中的交叉和變異操作更新Ti，得到全局最優解，即優化后的一位數模轉換器量化信號。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湖南大學，其通訊地址為：410082 湖南省長沙市岳麓區麓山南路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。