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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明涉及计算机无线通信技术领域，公开了基于RIS的UAV认知网络次用户优化资源分配方法及系统，包括：根据位置信息，建立莱斯信道模型和次用户的下行速率模型；建立次用户加权和速率最大化模型，建立最大可容忍阈值约束；将次用户加权和速率最大化模型解耦为优化子问题；利用cvx工具分别求局部的近似解，将三个局部的近似解进行迭代得到次用户加权和速率最大化问题的近似最优解，获得最优资源分配策略。本发明提供方法显著提高无人机认知网络中次用户的加权和速率。确保了次用户在复杂的通信环境中获得更高的数据传输速率，提升整体网络性能，减少了计算复杂度。优化信号传播路径，提高信号质量。
主权项：1.基于RIS的UAV认知网络次用户优化资源分配方法，其特征在于，包括：根据无人机、主基站、次基站、主用户和次用户的位置信息，建立莱斯信道模型和次用户的下行速率模型；建立次用户加权和速率最大化模型，建立次基站的功率约束和主用户对来自次基站干扰的最大可容忍阈值约束；利用交替优化算法，将次用户加权和速率最大化模型解耦为无人机位置优化子问题、次基站波束优化子问题和智能反射面相移优化子问题；利用cvx工具对无人机优化位置子问题、次基站波束优化子问题和智能反射面相移优化子问题分别求局部的近似解，将三个局部的近似解进行迭代得到次用户加权和速率最大化问题的近似最优解，获得最优资源分配策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 基于RIS的UAV认知网络次用户优化资源分配方法及系统
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