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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种面向无人机平台的通信和控制一体化设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：CN120111585B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510034080.0，技术领域涉及：H04W28/22；该发明授权一种面向无人机平台的通信和控制一体化设计方法是由李彬;张鸿运;周宇;杨航;王侃;曾兵;何振清;史明明设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向无人机平台的通信和控制一体化设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向无人机平台的通信和控制一体化设计方法，包括以下步骤：构建无人机动力学模型；基于路径损失指数和随机相位确定视距链路，并对每个节点进行平均发射功率约束限制，确定无人机在τ时刻的信噪比；基于预设无人机轨迹和节点发射功率，对节点平均传输数据速率进行最大化处理；基于精确罚函数对节点平均传输数据速率最大化处理结果进行优化求解；实现了解决了无人机现有工作仅获得分段轨迹，由于忽略了动态约束导致无法被跟踪，并且通信性能下降更为明显，无人机辅助数据采集系统规划轨迹的不足的问题。

本发明授权一种面向无人机平台的通信和控制一体化设计方法在权利要求书中公布了：1.一种面向无人机平台的通信和控制一体化设计方法，其特征在于，包括以下步骤： S101、构建无人机动力学模型，包括以下步骤： 设定M个地面节点和多个物联网设备的系统，物联网设备将收集的数据发送到离其附近的节点； 所有节点通过采用正交传输方式向无人机上传数据，令M∈D{1,2,…,M}表示所有节点的集合，令表示第m个节点的坐标； 无人机在固定高度H和给定时间区间[0,T]内从给定起点飞到给定终点，令T∈[0,T]，令qτ=xτ,yτ表示无人机在时刻τ的坐标，其中·表示转置操作； 在τ时刻，设定无人机在x轴、y轴的位置分别为xτ和yτ，速度分别为v x τ和v y τ，因此无人机的动力学模型的表达式如下所示： 其中，g表示重力加速度，ατ和ψτ表示攻角和航向角，C d 表示机身阻力系数，m u 表示无人机质量； S102、基于路径损失指数和随机相位确定视距链路，并对每个节点进行平均发射功率约束限制，确定无人机在τ时刻的信噪比； S103、基于预设无人机轨迹和节点发射功率，对节点平均传输数据速率进行最大化处理； S104、基于精确罚函数对节点平均传输数据速率最大化处理结果进行优化求解,包括以下步骤： 基于状态向量和控制向量优化无人机动力学模型，得到优化后的无人机动力学模型； 将优化后的无人机动力学模型简写为；其中，表示对状态向量求微分，g·为函数，τ为时间，表示在控制参数化下的状态向量，为控制参数； 基于精确罚函数构建的新目标函数，处理连续不等式状态约束，其表达式如下所示： 其中表示引入的决策变量，R ave T表示采用时间离散化计算的平均传输速率，表示速度连续约束违反项，表示终端约束违反项，它们被分别表示为： 其中，E i ∈0,1,i=1,2,…,M+1都是给定的常数，是惩罚参数，δ、γ、β是满足δ0、γ0、β2的常数； 因此，问题P1被转化为如下问题形式： 其中，为优化变量的最大值，为第i个控制变量在[τ n-1 ,τ n ]的取值，α max 为攻击角的最大取值，ψ max 为迎角的最大取值，x 0和y 0分别为初始点在x轴和y轴的横纵坐标，v x 0和v y 0分别为初始速度在x轴和y轴方向的大小； 计算出相对于和的梯度，就可以通过序列二次规划等标准优化方法获得问题的解，此外，问题P1的局部最优解可以通过调整和来求解一系列问题获得； 基于状态向量和控制向量优化无人机动力学模型包括以下步骤： 定义状态向量sτ如下所示： 其中，xτ和yτ分别为无人机在轴和轴的坐标，v x τ和v y τ分别为无人机速度在x轴和y轴的分量； 定义控制向量cτ如下所示： 其中，ατ为无人机的攻角，ψτ为无人机的迎角，表示无人机发射功率向量，，P i τ=1,…,M为无人机对第i个地面节点的发射功率； 将时间区间[0,T]等区间离散为N个子区间[τ n-1 ,τ n ，，每个子区间的长度为ξ=TN； 将控制变量c i τ，近似为， 其中，表示特征函数，被表示为，表示第i个控制变量在子区间[τ n-1 ,τ n 上的逼近值； 将在子区间[τ n-1 ,τ n 上的无人机动力学模型转换为如下表达式所示： 其中，在τ时刻，无人机在x轴、y轴的位置、速度分别为xτ，yτ，v x τ和v y τ，为关于xτ求导，为关于yτ求导，g为重力加速度，C t 为机身阻力系数，m u 为无人机重量，为无人机攻角在子区间[τ n-1 ,τ n 上的取值,为无人机迎角在子区间[τ n-1 ,τ n 上的取值。

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