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龍圖騰網恭喜東南大學申請的專利一種基于智能反射面的無源被動感知設備與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：CN115166629B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13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：202210793654.9，技術領域涉及：G01S3/14；該發明授權一種基于智能反射面的無源被動感知設備與方法是由陳鵬;李夏雨;王丹;王若禺設計研發完成，并于2022-07-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于智能反射面的無源被動感知設備與方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于智能反射面的無源被動感知設備與方法，設備包括智能反射面與感知器。方法包括以下步驟：無線通信接入點發射的電磁波經自由空間傳播后被目標反射，該反射信號經過智能反射面時發生二次反射，通過調整智能反射面的相關參數實現對二次反射過程的控制，感知器接收到二次反射信號，利用該信號實現對空間目標的感知；通過基于原子范數的干擾去除方法，可以實現對該干擾信號的抑制，并實現有效目標回波信號的提取；最后，基于Hankel矩陣構建接收信號矩陣，并基于MUSIC方法實現對空間目標的感知。本發明提升通信感知一體化系統的目標感知性能，同時降低系統整體成本。

本發明授權一種基于智能反射面的無源被動感知設備與方法在權利要求書中公布了：1.一種基于智能反射面的無源被動感知設備的感知方法，其特征在于，包括智能反射面與感知器，其中智能反射面通過控制器控制其反射的電磁波信號的幅度和相位，感知器包括天線和數據處理裝置，數據處理裝置由射頻模塊和信號處理單元構成，其中，射頻模塊僅具備單個射頻通道；所述方法實現對目標的空間位置的感知，包括以下步驟：步驟1、創建接收信號模型；步驟2、接收信號模型主要包括目標信號、干擾信號和環境噪聲，通過基于原子范數和測量矩陣優化的干擾去除方法實現對接收信號中干擾信號和環境噪聲的抑制，從而完成對目標信號的提取；步驟3、基于Hankel矩陣的目標信號重構方法通過計算目標信號的Hankel矩陣，將目標信號的Hankel矩陣作為重構信號，使用MUSIC方法對重構后的信號進行分解得到信號子空間和噪聲子空間，利用噪聲子空間估計空間譜，從而實現對目標空間的感知；所述步驟2中的干擾去除方法包括基于原子范數的干擾去除方法和基于測量矩陣優化的干擾去除方法，其中，所述基于原子范數的干擾去除方法通過計算目標信號的原子范數，得到去除干擾信號后的去噪向量，所述基于測量矩陣優化的干擾去除方法通過調整測量矩陣實現對特定方向的干擾信號的去除；所述基于原子范數的干擾去除方法具體包括以下步驟：構建包含L2范數和原子范數的稀疏重構優化模型；針對所述稀疏重構優化模型，基于該模型的托普利茲矩陣構建半正定規劃的凸優化問題；采用迭代法求解前述凸優化問題，獲得去噪后的向量；其中包含L2范數和原子范數的稀疏重構優化模型本質為最小化L2范數的平方與原子范數的和，其中，L2范數的平方為所述接收信號減去目標信號后再減去干擾信號的差的L2范數的平方，原子范數為目標信號的原子范數；基于托普利茲矩陣構建半正定規劃的凸優化問題，該過程為所述目標信號的原子范數的求解方法，在此過程中，目標信號的原子范數被表示為由一個待求解的矢量u構成的托普利茲矩陣的跡與一個待求解的變量v的和，其中，待求解的矢量u與待求解的變量v需要滿足的約束條件是待求解的矢量u構成的托普利茲矩陣、待求解的變量v和目標信號聯合構成的矩陣需為一個半正定矩陣，通過半正定規劃迭代求解滿足前述約束條件的矢量u和變量v；所述步驟3中使用MUSIC方法對重構后的矩陣進行奇異值分解后，得到若干個奇異值，其中，部分奇異值的數值比其余奇異值大若干個數量級，該部分奇異值對應的奇異向量構成信號子空間，該部分奇異值的數量取決于目標的個數，其他在數值上比該部分結果小若干個數量級的奇異值所對應的奇異向量構成噪聲子空間；所述步驟3中空間譜由智能反射面的導向矢量的L2范數平方與前述噪聲子空間的L2范數平方的比值構成，其中，導向矢量用于描述智能反射面的空間相位差，空間相位差表示在空間內具有不同位置的陣元接收到的信號在相位上存在一定的差異，智能反射面由多個陣元組成，導向矢量的結構由組成智能反射面的各個陣元之間的相對位置決定，導向矢量的具體取值由目標與智能反射面之間的角度決定。

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