买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利基于无人机和反向散射辅助的MEC通信能耗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：CN116684949B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310719372.9，技术领域涉及：H04W52/24；该发明授权基于无人机和反向散射辅助的MEC通信能耗优化方法是由刘超文;蔡雨卓;刘超;任彦磊;李玉泽;曾安玲;刘伯阳;赵睿;史正民设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机和反向散射辅助的MEC通信能耗优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无人机和反向散射辅助的MEC通信能耗优化方法，主要解决现有移动智能设备能量不足和系统安全性问题。包括：1搭建基于无人机辅助的反向散射及其边缘计算的系统模型；2无人机在空中某一区域飞行，从多个用户中采集信息，用户从无人机发射的射频信号中获取能量，将用户任务的一部分卸载到无人机上进行边缘计算、另一部分进行本地计算；同时，多窃听者对用户信息进行劫持；3最小化无人机能耗，寻找最优用户与无人机CPU频率、无人机发射功率、用户反向散射系数以及无人机轨迹；4根据寻优结果设定系统工作参数实现优化。本发明能够有效提高系统的安全性和智能设备能量收集效率，使得网络性能最佳。

本发明授权基于无人机和反向散射辅助的MEC通信能耗优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机和反向散射辅助的MEC通信能耗优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 1搭建由K个携带反向散射设备的用户BD、M个窃听者ED以及一个搭载了边缘计算服务器的无人机UAV组成的通信系统，其中K≥1，M≥1，m和k分别表示第m个ED和第k个BD； 2设定UAV在空中某一区域飞行，从多个BD中采集信息；BD从UAV发射的射频信号中获取能量，将BD任务的一部分卸载到UAV上进行边缘计算，一部分进行本地计算；假设多个ED会对BD进行本地计算的信息和BD反向散射给UAV的信息进行劫持； 3获取步骤1中所搭建系统的最优优化变量： 3.1将有限的任务完成时间T离散化为N个相等的时隙，每个时隙的持续时间为令UAV以固定高度H飞行，其中H为保证UAV能够避开服务区域内所有障碍物的最低高度；假定UAV的位置在每个时隙期间不变，且在每个时隙中以恒定的速度飞行，BD和ED分别固定在地面上，令UAV和BD之间的信道为视距通信链路LOS，得到UAV和第k个BD之间的信道功率增益hk[n]、第k个BD与第m个ED之间的信道功率增益gkm以及UAV与第m个ED之间的信道功率增益zm[n]； 3.2采用时分多址TDMA方式将每个时隙进一步划分为K个相等的持续时间第k个BD在第k个持续时间内反射其任务输入数据；计算在第n个时隙，第k个BD的本地计算任务量和进行本地计算所消耗的能量定义时隙n处第k个BD的反射系数为αk[n]，获取时隙n处第k个BD的反向散射任务量Ik[n]和反射阶段的第n个时隙上第k个BD收集的总能量 3.3根据下式获取系统保密率Rku[n]： Rku[n]＝minRk[n]-Rm,ED[n],0， 其中，Rk[n]为BD和UAV之间反向散射信道的速率，Rm,ED[n]为信息泄露率， 3.4根据下式获取UAV能耗EU[n]： 其中，wf为UAV飞行能耗权重，Efly、和分别表示UAV的飞行能耗、计算能耗和传输能耗； 3.5构建最优UAV能耗表达式： 其中，优化变量为第n个时隙中，UAV给第k个BD的发射功率Pk[n]、第k个BD在第n个时隙的反向散射系数αk[n]、第k个BD的CPU频率fk[n]、UAV在第n个时隙的CPU频率fu,k[n]以及第n个时隙的UAV轨迹q[n]； 设定通信系统满足如下约束条件： 该约束用于保证收集的能量够BD使用；该约束用于保证任务均被计算完，其中是BDk的最小任务量；该约束用于保证在时间周期T内UAV可以计算的任务量要小于BD反射的任务量；该约束表示UAV计算的任务量要大于等于BD卸载的总任务量；Rk[n]-Rm,ED[n]≥Rfair，该约束是安全保密率约束；该约束是UAVCPU时钟频率约束；0≤fk[n]≤fm'ax，该约束表示BD的CPU时钟频率约束；0≤αk[n]≤1，该约束为反射系数约束；0≤Pk[n]≤Pmax，该约束为UAV最大传输功率约束；q[0]＝qI,q[N]＝qF，该约束确定了UAV的飞行起点和终点；||q[n]-q[n-1]||≤τVmax，该约束为UAV在一个时隙内的速度约束，上述约束中，i表示时隙数的求和变量； 3.6最小化UAV能耗EU[n]，获取最优优化变量： 3.6.1固定优化变量中的UAV轨迹，对其余变量进行优化： 通过引入辅助变量βk[n]处理耦合，然后使用拉格朗日对偶分解算法以及次梯度算法对凸表达式进行求解，得到最小UAV能耗对应的第n个时隙的最优辅助变量第k个BD在第n个时隙的最优CPU频率UAV在第n个时隙的最优CPU频率UAV给第k个BD的最优发射功率第n个时隙的最优反向散射系数 3.6.2优化UAV轨迹： 将步骤3.6.1中得到的优化变量固定，然后利用连续凸近似算法将非凸问题转化为凸问题进行求解，最后获取第n个时隙的最优UAV轨迹q*[n]； 4根据最优优化变量设定系统工作参数，使系统在该工作参数下运行，实现系统能耗优化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安邮电大学，其通讯地址为：710121 陕西省西安市长安区西长安街618号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。