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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利一种非正交多址网络中无人机调度与轨迹规划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：CN115278722B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202111189987.2，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种非正交多址网络中无人机调度与轨迹规划联合优化方法是由翟象平;李佳;赵雪冬设计研发完成，并于2021-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非正交多址网络中无人机调度与轨迹规划联合优化方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种非正交多址网络中无人机调度与轨迹规划联合优化方法。本发明以一个具有多个地面用户的无人机辅助非正交多址接入无线网络系统为前提，其中无人机的主要任务是调度地面用户以提供服务并满足用户的服务质量需求。本发明根据用户的信道增益在非正交多址接入无线网络中为多个用户设计合理的解码顺序，形成了一个调度方法使无人机在不同的时刻选择合适的地面用户提供服务，在满足最大传输功率，各个用户的服务质量需求以及无人机最大飞行速度的约束下，得到了多个航迹点并连接成了一条优化的轨迹。本发明提出的方法，可以在具有多个地面用户的无人机辅助非正交多址接入无线网络系统中，在保证所调度的地面用户的服务质量需求的前提下，为提供服务的无人机设计一个适应性的调度方法以及一条的最优飞行轨迹以提升整个系统的吞吐量。

本发明授权一种非正交多址网络中无人机调度与轨迹规划联合优化方法在权利要求书中公布了：1.一种非正交多址网络中无人机调度与轨迹规划联合优化方法，其特征在于，包括步骤：1假设无人机在三维环境中飞行，无人机从原点开始绕行一圈并在T时间段内返回到原点，T时间段被均分成了N个时隙，假设无人机以固定的高度H飞行，无人机在第n个时隙的水平坐标为qn＝[xn，yn]T，更进一步，共有M个地面用户，第m个地面用户的坐标表示为um＝[xm，ym]T，构建系统模型：1假设无人机最大的飞行速度为vmax，无人机轨迹满足下面的条件：q1＝qN1||qn+1-qn||≤Smax，n＝1，…N-12其中，Smax＝vmaxTN表示无人机在一个时隙最大的飞行距离；2无人机在第n个时隙和地面用户m的距离为： 3假设信道增益遵循自由空间路径损耗模型，并且把无人机到地面用户的通信链路看作视距无线传输，信道质量取决于距离，那么信道功率增益可以表示为： 4在持续时间T内，无人机在不同的时隙可以匹配不同数量的用户，非正交多址接入技术可以给共享同一信道的用户带来信号干扰，SIC解码技术可以根据信道质量顺序逐个消除干扰，信道条件较差的用户会受到信道条件好的用户的干扰，用户m在第n个时隙的信干噪比为： 其中，表示和用户m共享统一信道的其他用户对用户m造成的干扰，No代表加性高斯白噪声功率，pn，m表示用户m在第n个时隙的传输功率大小；5在第n个时隙用户m分配到的功率为： 6用户m在第n个时隙的数据速率为：rn，m＝log21+SINRn，mpn，qn77在持续时间T内，无人机总的数据速率之和为： 8综合考虑不同用户的服务质量需求，即每个调度的用户的数据速率要满足最低速率需求，无人机可以提供的最大传输功率，即一个时隙调度的所有用户分配到的功率之和的上界，无人机的轨迹约束，即无人机每个时隙的最大飞行距离的上界为无人机一直以最大飞行速度飞行的距离，且无人机的起点和终点一致，以及每个时隙用户的调度状态，在基于无人机的非正交多址接入无线网络中系统最大吞吐量为： 2提出一种交替迭代算法来解决基于无人机的非正交多址接入无线网络中和速率最大化问题；对于用户调度问题设计了一个用户准入方案，对于无人机轨迹规划问题采用连续凸逼近的方法将非凸问题转为凸问题并利用CVX求解，无人机轨迹和用户调度交替迭代直到收敛；1对于用户调度问题，提出一种计算最大用户数量的用户准入方案，以满足每个用户的目标数据速率，对所述用户准入方案的表述如下： 其中，无人机根据地面用户的信道增益形成一个偏好列表，列表中排在后面的用户会受到列表中排在前面并被调度的用户的干扰，每个被调度的用户将会被分配能够满足它需求的最小功率，无人机可以根据在飞行过程中不同时隙的位置适应性的调度地面用户；2对于轨迹优化问题，利用前面用户准入方案得到的调度结果，将基于无人机的无线网络中和速率最大化问题转化为一个只与无人机轨迹相关的优化问题： 其中，RQ表示给定用户调度和无人机发射功率分配的总和速率；由于目标函数中轨迹变量的存在，问题11并不是一个凸优化问题，用连续凸逼近的方法把非凸问题转化为凸优化问题并最终表示为： 在轨迹优化之后，将会剔除未被满足目标数据速率的用户；问题12是一个凸优化问题，通过CVX求解器求解得到最优值；3基于用户准入方案以及无人机轨迹优化，采用迭代算法交替的迭代两个变量块，当优化其中一个变量块是确保另一个是固定的值，前一次迭代的结果将会用到下一次直到收敛得到最优值。

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