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龙图腾网获悉浙江师范大学申请的专利一种基于粒子群算法的去蜂窝大规模MIMO系统功率分配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：CN116390232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310226425.3，技术领域涉及：H04W72/044；该发明授权一种基于粒子群算法的去蜂窝大规模MIMO系统功率分配方法是由张尧;陈赛利;刘惠军;杨凯茜;杨龙祥设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于粒子群算法的去蜂窝大规模MIMO系统功率分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于粒子群算法的去蜂窝大规模MIMO系统功率分配方法，包括：首先，在采用非理想硬件和叠加导频传输方案的去蜂窝大规模MIMO系统中，利用UatF技术，获得用户传输速率下界表达式；然后，以用户导频和数据发射功率为自变量，以最大化用户总速率为目标函数建立优化问题；其次，在多变量耦合情况下，利用粒子群算法求得所述优化问题的最优解；最后，根据确定的导频和数据发射功率，控制用户端发射导频信号和数据信号，实现优化目标。本发明在导频和数据发射功率互相耦合的情况下对用户导频和数据发射功率进行了优化，同采用等功率分配方案相比，本发明设计的功率分配方法可以大幅提升用户总速率。

本发明授权一种基于粒子群算法的去蜂窝大规模MIMO系统功率分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于粒子群算法的去蜂窝大规模MIMO系统功率分配方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：在采用非理想硬件和叠加导频传输方案的去蜂窝大规模MIMO系统中，利用Use-and-then-ForgetUatF技术，获得用户传输速率下界表达式； 步骤2：以用户导频和数据发射功率为自变量，以最大化用户总速率为目标函数结合用户传输速率下界表达式建立优化问题模型； 步骤3：在导频和数据发射功率耦合情况下，利用粒子群算法求得所述优化问题模型的最优解，进而得到最优导频和数据发射功率； 步骤4：根据确定的最优导频和数据发射功率，控制用户端发射导频信号和数据信号，实现最大化用户总速率的优化目标； 所述用户传输速率下界表达式，计算公式如下： ； 其中， ； ； ； ； 上式中，表示任一元素的方差，表示信道系数的LMMSE估计，表示信道带宽，N表示AP配备的天线数量，表示任一元素的方差，表示信道系数的LMMSE估计，和表示所有用户的导频和数据发射功率组成的矢量，上标表示矩阵转置运算符；、分别表示为第个AP和第、个用户之间的信道系数；，，为用户的总数，为AP的总数，分别表示第个用户的导频发射功率、数据发射功率，、分别表示第个用户的导频发射功率、数据发射功率，和表示发射机和接收机的硬件质量，为不同于的其他用户，，表示第个AP与第个用户之间的大尺度衰落系数，表示高斯白噪声功率；表示导频长度； 其中，； 其中，表示与第个用户使用相同导频的所有用户的集合； 优化问题模型，计算公式如下： ； ； ； ； 其中，表示用户总速率，表示用户最大发射功率，、、分别表示第一、二、三约束条件； 所述步骤3，包括以下步骤： 步骤3-1：初始化粒子群，建立一个包含个粒子的粒子群，第个粒子的位置信息记作，表示在第次迭代时由所有用户的导频和数据发射功率组成的维矩阵，第个粒子在第次迭代时的速度矩阵记作，初始化迭代次数，设定最大迭代次数为； 步骤3-2：计算第0次迭代时第个粒子的自身最优解和全局最优解，设定，其中，表示由数字1组成的维列向量；设定，其中，和分别为粒子速度的下限和上限，表示随机生成的0和1之间的数字；将代入优化问题模型中，得到；第个粒子的自身最优解为，；第0次迭代时的全局最优解为，； 步骤3-3：计算第次迭代时第个粒子的自身最优解和全局最优解，包括如下步骤： 步骤3-3-1：更新粒子速度，并对进行界定，使得，其中表示中所有元素均大于等于中对应元素，和为学习因子，表示惯性权重； 步骤3-3-2：更新粒子位置，并对进行界定，使得，其中，和分别表示粒子位置的下限和上限；对的某一元素进行自适应变异，即如果，其中表示自适应变异概率，则，其中，，，表示向上取整运算符； 步骤3-3-3：判断是否满足优化问题模型的约束条件，若不满足，；若满足，将代入优化问题模型中，得到； 步骤3-3-4：更新自身最优解和全局最优解：若，令；若，令，； 步骤3-3-5：判断是否收敛或到达最大迭代次数，若成立，结束迭代，进入步骤3-4；若不成立，令，重复步骤S3-3-1到S3-3-5； 步骤3-4：输出最佳的个体，即为基于粒子群算法的最佳用户导频和数据发射功率组合。

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