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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于5G宏基站的通探一体化资源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：CN116634467B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310814564.8，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种基于5G宏基站的通探一体化资源优化方法是由张天贤;马浩然;钟涵;张振兴;王舒玉;刘凯;许方星;崔国龙;孔令讲设计研发完成，并于2023-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于5G宏基站的通探一体化资源优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于5G宏基站的通探一体化资源优化方法，首先建立5G通信探测一体化场景，并初始化系统参数，通过分析通信业务与时频资源分配过程，搭建通信业务传输模型和探测功能任务模型，结合通信、探测两模型，构建5G通信探测一体化二维场景模型，选择通信系统能效作为目标函数，结合最大可能的探测覆盖率约束条件，建立5G宏基站的通探一体化资源优化问题，最后求解优化问题，实现5G宏基站的通探一体化资源优化。本发明的方法在完成通信业务的前提下，满足探测需求，通过时频资源和空域资源的分配最大化通探一体化资源优化效果，在探测功能覆盖率方面明显优于优化前的探测功能覆盖率，可以应用于通信探测一体化等领域。

本发明授权一种基于5G宏基站的通探一体化资源优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于5G宏基站的通探一体化资源优化方法，具体步骤如下： 步骤S1、建立5G通信探测一体化场景，并初始化系统参数； 步骤S2、分析通信业务与时频资源分配过程，搭建通信业务传输模型和探测功能任务模型，结合通信、探测两模型，构建5G通信探测一体化二维场景模型； 步骤S3、选择通信系统能效作为目标函数，结合最大可能的探测覆盖率约束条件，建立5G宏基站的通探一体化资源优化问题； 步骤S4、求解所述优化问题，实现5G宏基站的通探一体化资源优化； 所述步骤S4具体如下： S41、在业务与时频资源分配层面，将基站对业务的响应问题模型带入博弈论模型分析，实现业务资源的最优化分配； 获取场景模型信息后，优化目标与约束均通过用户请求序列、微小站缓存文件目录两类数据经过间接计算获得，资源分配主要体现在如何更新微小站缓存文件，则该优化问题进行转化为如下表达 其中，表示每个微小站期望缓存文件矩阵，代表初始时刻每个微小站缓存文件矩阵；表示宏基站向微小站下发的缓存更新文件，初始缓存文件目录和更新后的缓存文件目录进行异同，表示将由微小站所响应的用户请求，表示用户x是否请求该文件，可为0表示无请求；表示微小站y的候选用户集合，表示微小站y的候选请求集合中选择进行响应的部分请求，Φs表示微小站的位置集合；RDcover,max表示最大可能的探测覆盖率，RDcover表示探测覆盖率； 将基站对业务的响应问题模型带入博弈论模型分析，将优化的主体由宏基站转化为各微小站，即微小站作为博弈的玩家，向宏基站请求更新缓存文件行为作为博弈中选择的动作，并采用迭代的方法进行优化求解； 将该博弈设为G，第j次博弈中的动作由表示，收益表示为在每次迭代过程中选择部分微小站进行动作改变，被选中的基站被称为主动站，剩余不进行动作改变的称为被动站，设某次迭代中主动站集合为φact，主动站所带领的被动站集合为φnegy； 提出一种二阶段迭代算法，在第一阶段以波束小区作为玩家，进行探测目标优化，此时尽可能的实现小区探测任务需求，第二阶段以降低通信损耗为目标函数，寻找更优反应路径，达到纳什均衡，实现业务资源的最优化分配； 所述二阶段迭代算法具体如下： A1、初始化：在每个时隙的开始，随机化微小站的文件缓存，获取移动用户的文件请求列表为Ωs，设Ωs'＝Ωs； A2、阶段一： A21、从Ωs'随机选取一个小基站ζ加入φact，并从Ωs'中移除基站ζ以及与之相关的被动站φnegζ； A22、回到步骤A21直至 A23、对于所有φact中基站，将每个小基站中每个文件依次置零，得到每个基站动作使得 A24、若不存在满足条件的动作则进入步骤A3，并设否则，设Ωs'＝Ωs并回到步骤A21； A3、阶段二： A31、从Ωs'随机选取一个小基站ζ加入φact，并从Ωs'中移除基站ζ以及与之相关的被动站φnegζ； A32、回到步骤A31直至 A33、对于所有φact中基站，选择每个基站动作使得 表示宏基站所响应的全部下行请求； A34、判断若成立则退出，否则回到步骤A31； S42、提出基于波束调度的空域资源分配方法，求解优化问题，得到最后的探测功能覆盖率，实现以低通信损耗为代价实现探测覆盖率提升； 首先，针对探测未覆盖范围内的波束，分析宏基站覆盖范围内所有响应的下行业务所对应波束接入情况，定义cd,u为波束-用户关联因子，如果设备u请求响应被d区域的波束所接入，则cd,u＝1，否则为0； 其中，u表示用户设备x或微小站y； 此时系统能效EE表示为： 其中，EE表示通信系统能效，Φu＝{x}表示在不同波束小区的移动用户设备的位置集合，x∈Φu表示处在不同波束小区的移动用户，kx表示每个用户的文件请求队列，表示所有用户的文件数目，表示宏基站选择cd,x＝1区域响应通信业务的下行功率，D表示根据天线波束方向将整个宏站覆盖范围低空区域分割的低空探测任务区域数目，表示宏基站完成下行业务响应所消耗总功率，即低空探测任务区域d∈{1:D}时，所有用户通信业务响应的下行功率矩阵PX,K和微小站进行缓存更新的下行功率矩阵PY,K，PS,Y表示微小站与接入的移动用户之间，用于完成下行业务相应所需要的功率，PMS表示宏基站完成下行业务响应所需总功率，RDcover,max表示最大可能的探测覆盖率，RDcover表示探测覆盖率；表示需要宏基站响应的用户文件请求，由全部用户请求除去微小站所响应请求部分所组成；表示宏基站与微小站的缓存文件下行请求，表示微小站是否请求该文件，可为0表示无请求； 由于EE中宏基站完成下行业务响应所需总功率PMS往往远大于微小站发射功率，则对EE最大化优化目标转化为对宏基站耗费功率最小化优化，如下式所示： 其中，波束-用户匹配因子cd,u构成矩阵kx表示每个用户的文件请求队列，ky表示每个微小站的文件请求队列，Kth表示设定的门限值； 将波束-用户匹配因子松弛化，将上述问题转化为凸问题，即将cd,u取值范围由{0,1}转为可以取[0,1]中任意实数值，并且选择用拉格朗日对偶方法求解该问题，则上述优化问题可以写成： 选择用拉格朗日对偶方法求解该问题，其拉格朗日函数写作： 其中，表示宏基站向低空探测任务区域d发射一体化波束需要完成的业务量，λu≥0，υd≥0为拉格朗日乘子，分别对应于优化问题的s.t.1与s.t.2，式4的拉格朗日对偶函数，忽略宏基站与微小站之间的固定功率部分，写成： 其中，Fd,ucd,u,λu,υd是每个cd,u对应的拉格朗日对偶函数： 其中，表示宏基站选择cd,u＝1区域响应用户通信业务的下行功率； 最后，得到拉格朗日对偶问题： 根据KKT条件，求解Fd,ucd,u,λu,υd对cd,u的偏导数，可以得到： 为了得到EE最小值，根据波束-用户匹配因子的选择方法进行定义： 其中， 将松弛化问题所得到的匹配结果cd,u进一步转化为二元整数，即松弛前问题的解；则获得了最佳波束-用户接入因子解，考虑其与拉格朗日乘数υd有关，采用梯度下降的方法来更新υd，并保证收敛性，表示为： 其中，[·]+＝max{0,·}，表示宏基站向低空探测任务区域d发射一体化波束需要完成的业务量，δt表示第t次迭代中大于零的更新步长，且公式应满足： 其中，gt表示迭代次梯度方向，Q*表示对偶问题最优解，Q表示对偶问题当前迭代解； 针对探测未覆盖范围内的任务区域，当设备u请求响应接入波束并非是来自此波束小区的波束，被其他波束小区的波束所接入，选取现接入波束小区若为照射探测未覆盖范围内的任务区域的波束小区时，则实现以低通信能效损耗为代价实现探测覆盖率提升，完成5G宏基站的通探一体化资源优化。

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