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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于双功能雷达与通信系统的发射波束与RIS离散相移矩阵联合优化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：CN116170043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202211589631.2，技术领域涉及：H04B7/06；该发明授权基于双功能雷达与通信系统的发射波束与RIS离散相移矩阵联合优化方法是由陈真;黄磊设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双功能雷达与通信系统的发射波束与RIS离散相移矩阵联合优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双功能雷达与通信系统的发射波束与RIS离散相移矩阵联合优化方法，该方法包括下述步骤：构建智能反射面辅助的双功能雷达与通信系统，在传感和通信的约束下构建发射波束赋形矢量和相移矩阵的联合优化问题；针对波束赋形向量，基于二分搜索算法，利用拉格朗日对偶分解方法构建近似最优封闭解求解方法，获取全局最优解；量化RIS的离散相移矩阵，基于优化最小化方法将二次约束二次规划转化为半定松弛问题进行求解，完成求解目标问题的交替优化过程。本发明通过RIS的部署以提高DRC系统在路径损失严重环境中的雷达探测性能，联合优化RIS相移矩阵与波束赋形向量，并提出RIS离散相移设计方法以降低硬件复杂度，有效提高了DRC系统性能。

本发明授权基于双功能雷达与通信系统的发射波束与RIS离散相移矩阵联合优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双功能雷达与通信系统的发射波束与RIS离散相移矩阵联合优化方法，其特征在于，包括下述步骤： 构建智能反射面辅助的双功能雷达与通信系统，在传感和通信的约束下，构建发射波束赋形矢量和相移矩阵的联合优化问题； 针对波束赋形向量，基于二分搜索算法，利用拉格朗日对偶分解方法，构建近似最优封闭解求解方法，获取全局最优解，具体包括： 定义下式： ； ； 其中，G表示DRC基站与RIS之间的信道模型，A表示RIS的目标响应矩阵，B表示DRC基站参数的目标响应矩阵，V表示RIS的对角有效相移矩阵，是RIS与用户之间的下行通道，为DRC基站与用户之间的下行通道； 设定以下参量： ，； ； ； ； ； 将联合优化问题转化为： ； 其中，，为用户所需的SNR，为雷达基站发射机的最大发射功率，Re表示矩阵的实部，表示w的一阶泰勒展开式，w表示发射波束赋形矢量，表示DRC处的噪声功率，表示噪声的方差； 求解转化后联合优化问题的对偶问题得到最优解，具体包括： 将与发射机功率约束相关的偏拉格朗日定义为： ； 其中，为发射信号功率约束的拉格朗日乘子； 根据对偶定理，对偶问题表示为： ； 其中，对偶函数定义为： ； 拉格朗日函数表示为： ； 其中，表示与通信性能相关的拉格朗日乘子； 最优解表示为： ； 与通信性能相关的拉格朗日乘子的最优解表示为： ； 量化RIS的离散相移矩阵，基于优化最小化方法，将二次约束二次规划转化为半定松弛问题进行求解，具体包括： 将联合优化问题转化为： ； ； ； 其中，是矩阵中对角元素的向量，，，，，G表示DRC基站与RIS之间的信道模型，A表示RIS的目标响应矩阵，B表示DRC基站参数的目标响应矩阵，V表示RIS的对角有效相移矩阵，为DRC基站发射机的波束形成矢量，·H表示矩阵的转置，vec表示矩阵拉直运算，diag表示对角矩阵，表示RIS的相移； 基于优化最小化算法求解转化后的联合优化问题，优化问题表示为： ； ； ； 其中，Re表示矩阵的实部，h1表示RIS到用户的信道，h2表示DRC到用户的信道， 引入一个辅助变量，将优化问题转换为QCQP问题： ； 其中，，，，，，表示将向量p的元素返回到维数为的矩阵中，表示将的元素返回到矩阵中； QCQP问题采用内点法进行最优求解，得到后，采用标准高斯随机化方法对优化问题进行近似求解，并通过进一步得到对角线PSM； 完成求解目标问题的交替优化过程。

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