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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于智能反射面的空中计算异构网络的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：CN118842489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202410818426.1，技术领域涉及：H04B7/04；该发明授权一种基于智能反射面的空中计算异构网络的优化方法是由胡昊南;饶益民;张杰;刘乔寿设计研发完成，并于2024-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能反射面的空中计算异构网络的优化方法在说明书摘要公布了：本发明属于物联网领域，涉及一种基于智能反射面的空中计算异构网络的优化方法，包括：构建RIS辅助的空中计算异构网络模型M；计算模型M的均方误差，以最小化M的均方误差为目标构建基于设备发射功率向量b、基站接收波束成形向量v和智能反射面相移矩阵Θ的目标优化问题；利用交替优化算法优化目标优化问题，得到b*、v*和Θ*；将模型M的b、v和Θ分别设置为b*、v*和Θ*，得到优化后模型；本发明以模型M均方误差最小化为目标采用交替优化的方法对RIS辅助的空中计算异构网络的收发端及RIS相移矩阵进行优化，使得均方误差降低并收敛，可以较大程度地抑制蜂窝间干扰和降低算法的复杂度，提升了系统性能。

本发明授权一种基于智能反射面的空中计算异构网络的优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能反射面的空中计算异构网络的优化方法，其特征在于，包括： S1、构建智能反射面辅助的空中计算异构网络模型；所述智能反射面辅助的空中计算异构网络模型包括：蜂窝和智能反射面RIS，所述蜂窝包括：基站和设备； 蜂窝包括：AirComp蜂窝和传统蜂窝；AirComp蜂窝由一个基站BS和K个单天线设备构成；传统蜂窝由一个基站BS和一个单天线设备构成；将智能反射面辅助的空中计算异构网络模型中的一个AirComp蜂窝作为目标蜂窝，所述目标蜂窝的设备为目标蜂窝中设备的集合；将其余蜂窝作为干扰蜂窝为AirComp蜂窝l的集合，为传统蜂窝n的集合，AirComp蜂窝l的设备为AirComp蜂窝l中设备的集合，传统蜂窝n的设备为传统蜂窝n中设备的集合；智能反射面带有M个反射元件； S2、计算智能反射面辅助的空中计算异构网络模型的均方误差，以最小化均方误差为目标构建基于设备发射功率向量b、基站接收波束成形向量v和智能反射面相移矩阵Θ的目标优化问题； S3、利用交替优化算法优化目标优化问题，得到最优的设备发射功率向量b*、基站接收波束成形向量v*和智能反射面相移矩阵Θ*； 利用交替优化算法优化目标优化问题包括： S31、设置b、v和Θ的初始值b0、v0和Θ0以及迭代停止条件阈值∈； S32、将目标优化问题的v和Θ分别固定为上一次迭代的vt-1和Θt-1，得到子问题使用对数障碍函数法优化子问题得到优化后的bt； S33、将目标优化问题的Θ和b分别固定为上一次迭代的Θt-1和优化后的bt，得到子问题使用梯度下降法优化子问题得到优化后的vt； S34、将目标优化问题的b和v分别固定为优化后的bt和vt，得到子问题使用半正定规划法将子问题转化为凸问题，并使用凸优化工具CVX对转化为凸问题的子问题进行优化，得到优化后的Θt； S35、根据优化后的bt、vt和Θt计算比值qt，若qt小于迭代停止条件阈值∈，则将当前优化后的bt、vt和Θt作为最优的设备发送功率b*、基站接收波束成形向量v*和智能反射面相移矩阵Θ*；否则，回到步骤S2； 子问题为： 其中， Ak、B1为中间参数，bk表示设备k的发射功率，·H表示共轭转置，Pmax为设备k的发送功率的最大值，hk、和G分别表示设备k与目标蜂窝的基站之间的信道矢量、设备k与RIS之间的信道矢量以及RIS与目标蜂窝的基站之间的信道矩阵，σ2表示加性白高斯噪声的功率，hi、分别表示设备i与目标蜂窝的基站之间的信道矢量、设备i与RIS之间的信道矢量，bi表示设备i的发射功率，hj、分别表示设备j与目标蜂窝的基站之间的信道矢量、设备j与RIS之间的信道矢量，为复数域； S4、将智能反射面辅助的空中计算异构网络的设备发送功率向量、基站接收波束成形向量和智能反射面相移矩阵分别设置为b*、v*和Θ*，得到优化后的智能反射面辅助的空中计算异构网络。

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