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龙图腾网恭喜中北大学申请的专利一种无人机联合无人车辅助无线传感网通信链路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：CN120075894B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510547111.2，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权一种无人机联合无人车辅助无线传感网通信链路优化方法是由刘昊;郭亚坤;郭晓宇;鲁旭涛;赵河明;彭志凌设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机联合无人车辅助无线传感网通信链路优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机和无人车联合应用技术领域，具体为一种无人机联合无人车辅助无线传感网通信链路优化方法，根据无线传感器网络节点和无人车的随机分布特性，推导了数据传输链路能耗的期望模型，构建了一种基于期望距离和虚拟中继节点辅助链路优化模型。通过对链路优化模型进行分析重构，并利用凸优化方法对链路优化，进一步采用基于竞争的方式构建初始链路。最后，设计了最优数据传输链路优化方法，实现了能耗最优的数据传输链路优化；本发明中将链路构建优化过程中的计算负载分为两部分，分别加载到无人机端和信源节点端，可以在保证数据传输链路能耗最优的基础上，大幅降低计算代价，提升数据传输系统运行效率。

本发明授权一种无人机联合无人车辅助无线传感网通信链路优化方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机联合无人车辅助无线传感网通信链路优化方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：构建无人机联合无人车辅助无线传感器网络数据传输系统，包括一架无人机、辆无人车以及个无线传感器节点；在笛卡尔坐标系下，无线传感器节点,的位置表示为，在t时刻，无人车,的位置表示为，无人机的位置表示为，无人机的飞行高度为；那么： 任意两个无线传感器节点和,之间的距离为，且； 无线传感器节点和无人机之间的距离为； 无线传感器节点和无人车之间的距离为； 无人车和无人机之间的距离为； 步骤S2：当无线传感器节点有数据传输需求时，无线传感器节点直接向无人机发送数据传输申请报文，具体包括无线传感器节点的位置信息以及待发送数据包的大小； 无人机接收到数据传输申请报文后，根据无人机的当前位置、飞行速度以及信道状态信息，估算出算法运行时延以及数据传输时延，再进一步计算得到数据包抵达时，无人机的自身位置； 步骤S3：无人机对数据传输链路进行规划； 步骤S4：考虑一条传感器节点到无人机的多跳信息传输链路，建立矩阵，用于记录每一跳的信息； 步骤S5：构建基于期望距离的链路能耗代价计算模型； 步骤S6：计算得到每一跳对应的距离的期望； 步骤S7：构建数据传输链路优化模型； 步骤S8：计算虚拟中继节点的最优数量及最优位置； 步骤S9：无人机广播所有虚拟中继节点的位置信息，每一个虚拟中继节点对应区域内的所有无线传感器节点计算到虚拟中继节点的距离，同时所有无人车计算到虚拟中继节点的距离，并采用竞争的方式，选择距离虚拟中继节点最近的无线传感器节点或无人车加入数据传输链路，最后形成一条无线传感器节点到无人机初始数据传输链路；距离虚拟中继节点最近的无线传感器节点或无人车作为实际中继节点加入数据传输链路； 步骤S10：无线传感器节点根据无人机初始数据传输链路中的信息，计算所有实际中继节点之间的距离矩阵，带入通信能耗模型，得到能耗矩阵； 步骤S11：对无人机初始数据传输链路进行优化； 步骤S12：无线传感器节点向无人机上报当前的数据传输链路的信息； 步骤S13：无人机发送传输指令，开始数据传输； 所述步骤S3：无人机对数据传输链路进行规划包括以下步骤： 步骤S3.1：令，在时刻，无人机的飞行高度为，那么，无人机到地面的投影位置为，则无线传感器节点和无人机到地面的投影位置之间的距离为； 步骤S3.2：设数据传输链路的总跳数为跳，假设从无线传感器节点到投影位置的直线上，存在一组虚拟中继节点，形成了理想的虚拟中继链路，虚拟中继节点对应的坐标为，，为虚拟中继节点的数量； 步骤S3.3：设从第1跳到第跳中，每一跳的距离分别为；第跳的距离为： ；公式（1）； 步骤S3.4：那么，从无线传感器节点到无人机到地面的投影位置的距离可分解为： ；公式（2）； 所述步骤S4中还包括： 步骤S4：考虑一条传感器节点到无人机的多跳信息传输链路，建立矩阵，用于记录每一跳的信息，表示总的跳数，则从信源节点传输1bit数据到信宿节点的通信能耗为： ；公式（3）； ；公式（4）； ；公式（5）； ；公式（6）； 其中，分别表示数据发送能耗及接收能耗；I表示数据量；表示通信模块的工作能耗，为数据聚合能耗；表示信源节点到信宿节点的距离，；分别表示放大信号所需能耗，取决于收发距离及误比特率； 所述步骤S5：构建基于期望距离的链路能耗代价计算模型包括以下步骤： 步骤S5.1：根据无线传感器节点的数量以及分布区域范围，可以计算得到每一个无线传感器节点所在区域的平均面积为；假设所述区域为圆形，可以计算得到对应的半径为； 步骤S5.2：以每一个虚拟中继节点为中心、为半径构画圆；根据大数定律，在样本量足够大时，并且随着无人车作为中继节点的加入，在每一个圆内，必定存在一个实际的无线传感器节点或者无人车，可以作为实际中继节点，实际中继节点在圆内的位置服从随机分布； 所述步骤S6：计算得到每一跳对应的距离的期望包括以下步骤： 步骤S6.1：第一跳，求无线传感器节点到以第一个虚拟中继节点为圆心、为半径的圆内任意一点的距离的期望、距离平方的期望以及距离四次方的期望，分别表示为： ；公式（7）； ；公式（8）； ；公式（9）； 其中，表示无线传感器节点到以虚拟中继节点的距离； 步骤S6.2：第跳，，求以虚拟中继节点为圆心、为半径的圆内任意一点到以虚拟中继节点为圆心、为半径的圆内任意一点的距离的期望、距离平方的期望以及距离四次方的期望，分别表示为： ；公式（10）； ；公式（11）； ；公式（12）； 步骤S6.3：第跳，求以为圆心、为半径的圆内任意一点到无人机的距离的期望、距离平方的期望以及距离四次方的期望，分别表示为： ；公式（13）； ；公式（14）； ；公式（15）； 所述步骤S7：构建数据传输链路优化模型包括以下步骤： 步骤S7.1：,令，求得数据传输链路的总能耗为： ；公式（16）； 其中，为从信源节点传输1bit数据到信宿节点的能耗；为数据接收端能耗；表示通信模块的工作能耗，为数据聚合能耗； 对应的数据发送能耗为： ；公式（17）； 其中，，均表示发射端的放大信号所需能耗，取决于收发距离及误比特率； 步骤S7.2：若无线传感器节点直接向无人机传输数据时，，对应通信能耗为： ；公式（18）； 步骤S7.3：建立数据传输链路优化模型； 令，建立初始链路优化模型为： ；公式（19）； ；公式（20）； 公式（15）、公式（16）表示，确定多跳或者直接传输方式，计算最优跳数，并确定虚拟中继节点间每一跳对应的距离，使得整体链路的传输能耗最小； 所述步骤S8：计算虚拟中继节点的最优数量及最优位置包括以下步骤： 步骤S8.1：将整数约束进行转化，引入一个极小的常量，令，将整数约束转换为一个不等式约束； 步骤S8.2：对于，在求得目标函数的解后，通过比较的取值与大小，如果，则直接判定无线传感器节点直接向无人机传输数据； 步骤S8.3：将数据传输链路优化模型重构为： ；公式（21）； ；公式（22）； 步骤S8.4：利用凸优化算法，对公式（21）、公式（22）进行求解，得到虚拟中继节点的数量以及虚拟中继节点之间的距离； 步骤S8.5：根据无线传感器节点的位置以及虚拟中继之间的距离，计算得到虚拟中继节点的位置； ；公式（23）； 其中，，，，，，。

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