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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利一种基于耦合张量分解的同步长码DSSS信号盲估计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：CN116566428B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202310731015.4，技术领域涉及：H04B1/707；该发明授权一种基于耦合张量分解的同步长码DSSS信号盲估计方法是由张花国;罗文婷;王玉蓉;许哲文;李亮亮设计研发完成，并于2023-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于耦合张量分解的同步长码DSSS信号盲估计方法在说明书摘要公布了：本发明属于通信技术领域，尤其是涉及一种基于耦合张量分解的同步长码DSSS信号盲估计方法。本发明首先将多天线截获的DSSS信号建模为张量，然后分解为具有耦合关系的多个子张量，进行耦合张量分解后得到扩频序列和信息符号的估计。与传统方法相比更简单且性能更好。计算机仿真结果表明本发明在低信噪比条件下依然具有良好的性能。

本发明授权一种基于耦合张量分解的同步长码DSSS信号盲估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于耦合张量分解的同步长码DSSS信号盲估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、定义第i个天线截获得到非周期长码DSSS信号样本为yin，将I个天线截获的信号排列为的张量G为扩频增益，为信息码元个数；S2、构造D个维度为G×L的行选择矩阵Pd，即从L行中选择G行，另外构造D个维度为的列选择矩阵Qd，L为扩频序列长度，Md为第d个模式下选择列的个数，D＝LΔτ,Δτ＝gcdL,G表示模式数量；S3、将相同模式，即相同扩频序列符号对应的信号排列为D个子张量，每个子张量的CP分解为： 其中表示G×Md×I维的子张量，A＝[a1a2...aR]为I×R维增益矩阵，R为用户个数，C＝[c1c2...cR]为扩频序列矩阵，B＝[b1b2...bR]为信息码元矩阵；S4、将每个子张量转为三种矩阵切片： 其中⊙表示克罗内克积，的维度为GMd×I，的维度为GI×Md，的维度为MdI×G；S5、耦合张量分解过程如下：S51、令k＝0，对扩频序列和信息码元进行随机初始化得C0,B0；S52、令 得到A的更新Ak＝FHF-1FHY'H；S53、令Bd＝BQd，使用得到Bd的更新 将进行组合得到Bk+1；S54、令Cd＝PdC，使用得到Cd的更新 令Z＝[Z1,...,ZD]，得到C的更新Ck+1＝ZPHPPH-1H，S55、使用更新的因子矩阵得到 S56、重复S52～S55直到满足如下的收敛条件 其中ε为给定的门限，由此得到因子矩阵的估计

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