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龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利干扰通信下多无人机符号级预编码的联合轨迹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：CN119519824B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202510083531.X，技术领域涉及：H04B7/185；该发明授权干扰通信下多无人机符号级预编码的联合轨迹优化方法是由樊晔;马为鑫;孙孝通;徐慕远;姚如贵;徐娟;左晓亚设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本干扰通信下多无人机符号级预编码的联合轨迹优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种干扰通信下多无人机符号级预编码的联合轨迹优化方法，包括建立由干扰机、地面站及多架无人机组成的通信模型步骤、估计干扰机的位置与干扰功率的步骤、建立由于地面站影响形成的干扰机障碍区域模型步骤及构建包括多架无人机状态、地面站发射信号功率及非严格相位约束的符号级预编码的无人机轨迹优化问题，从而得到多架无人机的优化轨迹的步骤。本发明利用符号级预编码技术进行空分复用，根据信道状态信息对不同无人机的信号进行预编码处理，使处于同一时频域的多无人机充分利用合法干扰信号，实现多无人机的轨迹规划，同时显著降低系统的误比特率。

本发明授权干扰通信下多无人机符号级预编码的联合轨迹优化方法在权利要求书中公布了：1.一种干扰通信下多无人机符号级预编码的联合轨迹优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、建立由干扰机、地面站及多架无人机组成的通信模型，并使用通信模型模拟在干扰机干扰通信环境下的多架无人机与地面站间的通信传播，其中，多架无人机包括至少四架无人机；步骤二、在使用通信模型进行通信传播模拟中，根据地面站发射的信号功率和任意一架无人机接收到相对于地面站发射的信号强度，估计干扰机的位置与干扰功率；步骤三、基于多架无人机信干噪比阈值的通信需求，根据位于通信模型中任意一点的信干噪比和轨迹以及干扰机的位置，确定干扰机在通信模型中的干扰覆盖范围，建立由于地面站影响形成的干扰机障碍区域模型，具体为：步骤31：考虑通信模型，假设三维空间中任一点位置表示为，因为干扰功率较大，所以暂时忽略噪声功率影响，则点的信干噪比表示为： ，其中，、分别是点到地面站和干扰机的距离，因此，当确定信干噪比阈值时，点到两个定点和的距离之比为定值： ，则在三维空间中，点的轨迹为球形，其球心位于定点和所在直线上；步骤32：考虑地面干扰机处于静止状态，向正上方进行干扰，干扰角度是有限的，因此，干扰机的干扰覆盖范围是一个以干扰机为球心的部分球体，并将部分球体分解成圆锥和球顶，则干扰机位于圆锥的顶点处，圆锥部分底面半径为，球顶半径和圆锥母线的长均为；步骤33：根据保证无人机正常通信的需求设定信干噪比阈值，在三维空间中，低于信干噪比阈值的区域为球形，其中落于干扰覆盖范围的区域则为干扰机障碍区域；步骤四、在干扰机障碍区域模型中，综合考虑无人机飞行长度和干扰机的干扰功率，得到多架无人机的飞行长度代价函数和在给定时隙内的威胁代价函数，构建包括多架无人机状态、地面站发射信号功率及非严格相位约束的符号级预编码的无人机轨迹优化问题，从而得到多架无人机的优化轨迹，具体为：步骤41：综合考虑无人机的飞行长度代价和干扰机障碍区域威胁代价，其中，飞行长度代价是指k架无人机的飞行长度，在相同的飞行任务下，飞行长度越长，无人机则消耗更多的电量，相应地，飞行长度越短，则消耗的电量越少；威胁代价是指干扰机障碍区域对无人机安全飞行的威胁，当无人机距离干扰机障碍区域越近时，所承受的威胁程度就越大，反之受到的威胁程度就越小，从而构建无人机轨迹代价函数F： ，式中，，和分别是干扰机的飞行长度代价和威胁代价的权重，则无人机的飞行长度代价为： ，式中，N是无人机飞行时隙数量，是第k架无人机在时隙n的位置，为无人机单次航行最大飞行长度，则干扰机障碍区域威胁代价为： ，式中，表示第k架无人机在时隙n的干扰机障碍区域威胁代价，的计算公式为： ，式中，是干扰机的位置；步骤42：基于无人机轨迹代价函数F，构建无人机轨迹优化问题为： ，式中，表示地面站的符号级预编码矩阵，表示无人机的轨迹集合，表示地面站的发送符号矢量；运算符号表示取复数的模值，运算符号表示取向量的2范数，和分别表示取实部和取虚部运算符；C1是无人机的起始位置约束，表示第k架无人机的起始位置；C2是无人机的终点位置约束，表示第k架无人机的终点位置；C3是无人机的速度约束，是无人机的最大飞行速度，是每个时隙的时间长度；C4是无人机的高度约束，表示在时隙n第k架无人机的高度，表示无人机的最大高度；C5是无人机的转向角约束，表示在时隙n第k架无人机的水平转向角，表示无人机的最大转向角；C6是无人机的俯仰角约束，表示在时隙n第k架无人机的俯仰角，表示无人机的最大俯仰角；C7是多无人机的防碰撞约束，是两架无人机之间的安全距离；C8是地面站采用符号级预编码的非严格相位约束，表示第k架无人机的有效接收信号，表示第k架无人机和地面站之间的信道矢量，表示地面站的发送符号矢量，表示中的第k架无人机对应的元素，表示的共轭，表示地面站采用星座调制的相位判决门限；C9是地面站发射信号功率约束，是地面站发射的信号功率；步骤43：求解无人机轨迹优化问题，计算当前迭代轨迹下多架无人机有效接收信号的等效信噪比，如果当前迭代轨迹与上一次迭代轨迹的等效信噪比差的绝对值小于指定的10-3dB精度要求或达到最大迭代次数50~100次时，则通过B样条曲线优化轨迹，输出最优无人机航迹，否则继续进行迭代；将所述无人机轨迹优化问题分解为两个子优化问题迭代求解，第一个子优化问题是给定无人机轨迹优化预编码矩阵的子优化问题为： ，式中，表示第k架无人机有效接收信号的等效信噪比，的表达式为： ，式中，是第k架无人机接收到的噪声功率；第二个子优化问题是给定预编码矩阵优化无人机轨迹的子优化问题为： ，步骤44：针对子优化问题引入松弛变量，则根据凸松弛优化方法得到优化问题为： ，式中，是引入的第k架无人机对应的尺度因子，用于简化表达第k架无人机的有效接收信号，求解得到符号级预编码矩阵，计算无人机接收到的等效信干噪比建模干扰机障碍区域；其中，求解得到的符号级预编码矩阵具体为：步骤441：与等价的优化问题为， ，其中，是引入的拉格朗日乘子向量；用来简化表达式；由单位矩阵构成，用来形成矩阵形式表达，简化表达式；定义表示所有无人机和所有用户形成的整体信道矩阵，用于简化表达式，则和分别表示为： ， ，其中，和分别表示取实部和取虚部运算符，是为了将复数矩阵展开到实数域进行运算；S442：由于优化问题是一个单纯形的二次规划优化问题，通过内点法优化方法求解，得到最终预编码矩阵为： ，其中，，，表示根据向量创建对角阵；步骤45：结合人工势场方法和快速扩展随机树算法，引入目标偏置机制，对子优化问题进行求解得到无人机轨迹；其中引入目标偏置机制，对子优化问题进行求解得到无人机轨迹，具体包括：步骤451：算法初始化参数，确定无人机轨迹的起始位置和终点位置；步骤452：采用目标偏置机制，确定一个目标偏置概率阈值，再在[0,1]之间随机生成一个数，当生成的随机数小于阈值时，将终点位置定为随机采样点，当生成的随机数大于或等于阈值时，采样点随机生成；步骤453：遍历树中所有节点，找到距离最近的树节点；步骤454：采用人工势场方法，根据终点位置的吸引力和干扰机障碍区域与除去第K架无人机后的多架无人机的排斥力的合力，得到新节点；步骤455：通过碰撞函数检测与之间的路径是否存在障碍物，若不存在，则路径可行，否则，重新返回步骤452；步骤456：通过约束函数判断新节点是否符合约束条件，若符合约束，则将列入树节点集合，否则，重新返回步骤452；步骤457：判断随机树与终点位置是否达到连接阈值，若达到连接阈值，则代表无人机轨迹生成成功，否则，重新返回步骤452。

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