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龙图腾网获悉南京邮电大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所申请的专利一种面向星空融合网络的智能表面辅助混合多址接入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：CN115842699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202211504197.3，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权一种面向星空融合网络的智能表面辅助混合多址接入方法是由林敏;刘笑宇;赵柏;王子宁;孙士勇;程铭设计研发完成，并于2022-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向星空融合网络的智能表面辅助混合多址接入方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向星空融合网络的智能表面辅助混合多址接入方法，包括如下步骤：获取各个链路的统计信道状态信息；根据统计信道状态信息，基于卫星通信系统采用空分多址技术服务多用户通信、无人机通信系统采用空分多址技术服务近用户通信同时采用智能表面和非正交多址技术服务远用户通信，构建优化问题；基于统计信道信息的迫零方法，并进一步结合Dinkelbach方法、泰勒展开和半正定规划方法，对优化问题进行求解，得到优化变量值；根据优化变量值，实现面向星空融合网络的智能表面辅助混合多址接入。本发明在实现星空融合网络高效传输和广域覆盖的同时，有效减少了估计量化和反馈延迟的影响，并降低了算法的复杂度。

本发明授权一种面向星空融合网络的智能表面辅助混合多址接入方法在权利要求书中公布了：1.一种面向星空融合网络的智能表面辅助混合多址接入方法，其特征是，包括如下步骤： 获取各个链路的统计信道状态信息； 根据所述统计信道状态信息，基于卫星通信系统采用空分多址技术服务多用户通信、无人机通信系统采用空分多址技术服务近用户通信同时采用智能表面和非正交多址技术服务远用户通信，构建优化问题； 基于统计信道信息的迫零方法，并进一步结合Dinkelbach方法、泰勒展开和半正定规划方法，对所述优化问题进行求解，得到优化变量值； 根据所述优化变量值，实现面向星空融合网络的智能表面辅助混合多址接入； 其中，所述优化问题的目标为星空融合网络遍历和速率最大化，所述优化问题的约束条件卫星覆盖区域内的地球站和无人机覆盖区域内的远近用户的服务质量；所述优化变量值为卫星和无人机波束成形权矢量、智能表面相移矩阵以及地球站和地面用户发射功率； 优化问题表示为： C4:PR,m≤PR,max,PB,k≤PB,max,PS,l≤PS,max 其中，vl为卫星对第l个地面站的接收波束成形权矢量；wi为无人机对第i个近用户的接收波束成形权矢量，i≥1；Φ为智能表面相移矩阵，表示为P表示由地球站发射功率和地面用户发射功率所构成的向量，RSUM表示星地网络的总遍历和速率；RB表示无人机通信系统的遍历和速率；RS表示卫星通信系统的遍历和速率；γR,m表示无人机接收到第m个远用户的信号，并通过波束成形后，相应的输出信干噪比；γR,th表示无人机对远用户的接收信干噪比阈值；γB,i为无人机接收到第i个近用户的信号，并通过波束成形后，相应的输出信干噪比；γB,th表示无人机对近用户的接收信干噪比阈值；γS,l表示当卫星接收到第l个地球站的信号，并通过波束成形后，相应的输出信干噪比；γS,th表示卫星对地球站的接收信干噪比阈值；PR,m为第m个远用户的发射功率；PR,max为地面远用户的最大发射功率；PB,k为地面近用户的发射功率；PB,max为地面近用户的最大发射功率；PS,l为第l个地球站的发射功率；PS,max为地球站的最大发射功率；MS表示地球站的数量；K表示近用户的数量；NR表示无人机表面配置的反射单元数量； 对所述优化问题进行求解，得到优化变量值，包括以下步骤： 步骤1、根据优化问题，采用基于统计信道信息的迫零方法求得卫星波束成形权矢量无人机波束成形权矢量MR为远用户的数量； 步骤2、初始化计算精度τ，迭代次数k＝0，Dinkelbach因子μ0＝0； 步骤3、求解忽略秩1约束的优化问题，获得的最优解记为 表示第k次迭代的地面远用户发射功率；Θk表示第k次迭代的厄密特矩阵；表示第k次迭代的关于变量的一阶泰勒展开式； 步骤4、计算得到第k次迭代的Dinkelbach因子μk，表达式如下： 式中，HR,m为第m个地面远用户到智能表面的信道矢量hR,m的对角化，即HR,m＝diaghR,m；wZF,0表示基于迫零的无人机对智能表面的波束成形权矢量； HS,l为第l个地球站到到智能表面的信道矢量hS,l的对角化，即HS,l＝diaghS,l，H为智能表面到无人机的信道矩阵；Tr·表示矩阵的迹；σ2表示噪声功率； 步骤5、更新迭代次数k＝k+1； 步骤6、当满足下述条件时，迭代结束，表达式如下： 式中，Nx表示无人机表面配置的行反射单元；Ny表示无人机表面配置的列反射单元；表示第k次迭代由地球站发射功率和地面用户发射功率所构成的向量；表示第k-1次迭代由地球站发射功率和地面用户发射功率所构成的向量；Θk-1表示第k-1次迭代的厄密特矩阵；表示第k-1次迭代的关于变量的一阶泰勒展开式；τ表示精度； 否则返回步骤3； 步骤7、获得地面远用户发射功率PR,m，利用高斯随机化方法，求解获得智能表面相位矢量θ，进而得到优化变量值。

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