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龙图腾网获悉四川天府新区麓湖小学(成都哈密尔顿麓湖小学)申请的专利一种智慧校园无人机轨迹任务卸载缓存和RIS联合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：CN115665800B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202211288468.6，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权一种智慧校园无人机轨迹任务卸载缓存和RIS联合优化方法是由黄丽娟;陶江;吉薇羲;肖杨;徐璐设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智慧校园无人机轨迹任务卸载缓存和RIS联合优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种智慧校园无人机轨迹任务卸载缓存和RIS智能反射表面联合优化方法，属于无人机空地通信技术领域，包括：A1、建立通信模型收集信息，设置目标优化函数和约束条件并进行初始化；A2、将非凸问题转换为多个子问题为凸的优化问题；A3、将优化问题进行多次转换和简化；A4、对信号增益函数进行优化，将智能反射表面和无人机的相位对准；A5、通过线性规划工具对转换后的凸优化问题进行求解；A6、重复步骤A3‑A5，直到算法收敛到规定精度。本发明基于逐次凸逼近方法，结合智能反射表面技术，联合优化无人机三维轨迹与智能反射表面相移，使得最小化无人机能耗的同时最大化无线通信网络增益，提升无人机与地面终端通信和计算能效。

本发明授权一种智慧校园无人机轨迹任务卸载缓存和RIS联合优化方法在权利要求书中公布了：1.一种智慧校园无人机轨迹任务卸载缓存和RIS联合优化方法，其特征在于：所述联合优化方法包括： A1、收集当前区域内相应信息导入建立好的无人机-终端通信模型中，设置目标优化函数和约束条件并进行初始化； A2、利用逐次凸逼近方法将非凸问题转换为多个子问题为凸的优化问题； A3、将优化问题转换为关于任务卸载和缓存的问题，将水平轨迹设为变量并固定其余参量，进一步将问题转换为变量为水平轨迹的问题，再将相位偏移设为变量并固定其余参量，对变量为水平轨迹的问题进行简化； A4、将智能反射表面的无源偏移作为参考条件对信号增益函数进行优化，并设置新的相位偏移量以实现智能反射表面和无人机的相位对准； A5、通过线性规划工具对转换后的凸优化问题进行求解； A6、重复步骤A3-A5，并利用优化迭代算法不断更新优化变量，直到算法收敛到规定精度，其中步骤A3-A5包括； 建立优化问题，定义目标优化函数及参量约束条件： 公式6.7表示无人机服务地面终端的调度限制，即一个时隙只能调度服务一个地面终端，k表示第k个终端； 将现有的任务卸载和缓存机制转化为问题P1和P2： 将水平轨迹设为变量并固定其他参量，转换原问题为该变量的问题： 其中9.1表示数据传输速率必须大于一个门限值，基于该转化的问题P3，对传输速率进行变形为： 由基本通信传输速率和香农公式进行推导，由此进行进一步简化，得到问题P4： s.t.公式6.5、6.6和 将相位偏移设置为变量并固定其他参量，对原问题进行进一步简化为： s.t.公式10.1和 其中Ф是相位偏移矩阵，即原问题的一个子问题被分解为关于Ф为优化变量的子问题，由此得到问题P5，为变形以引出问题P6，并对数据率表达再次利用基本通信传输速率和香农公式进行简化： 考虑智能反射表面的无源偏移，对信道增益函数进行优化；基于问题P5，得到问题P6： s.t.6.7和 即无人机和地面终端通信速率的组合不能低于一系列门限值，问题P6是一个多背包问题的集合，进行松弛后求解； 设置新的相位偏移量以实现智能反射表面和无人机的相位对准； 公式14-17表示了新的相位对准形式和相位对准后的信道速率的下限。

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