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申请/专利权人：华北电力大学

摘要：本发明公开了一种面向NOMA使能空地内容分发网络的轨迹与资源优化方法。本发明主要针对非正交多址接入（Non‑OrthogonalMultipleAccess，NOMA）使能无人机（UnmannedAerialVehicles，UAV）辅助空地网络向用户分发内容时飞行轨迹与网络资源的联合优化，所述方法的步骤如下：步骤一、根据NOMA使能空地网络模型推导UAV向用户分发内容时的通信速率表达式，结合缓存部署情况导出边缘、协作与云内容传输的时延公式，描述网络内容分发时延最小化的联合UAV轨迹规划与资源分配问题；步骤二、根据多对一匹配理论，将优化问题进一步拆分为信道分配子问题与联合UAV轨迹和发射功率优化子问题，从而解耦离散变量与连续变量；步骤三、采用匹配模型描述子信道与UAV的复用关系，根据swap机制设定匹配的进行方向与收敛条件，获得最优的子信道分配结果；步骤四、采用深度确定性策略梯度（DeepDeterministicPolicyGradient，DDPG）框架训练UAV的飞行轨迹与功率分配决策，使UAV跟随用户的移动轨迹分发内容，同时缓解下行NOMA的同信道干扰。本发明通过匹配‑深度强化学习方法设计解耦了混合动作空间，从而高效求解空地内容分发网络的轨迹规划与资源分配问题，降低用户的内容获取时延，有效提升服务质量。

主权项：1.本发明公开了一种面向NOMA使能空地内容分发网络的轨迹与资源优化方法，主要针对NOMA使能UAV辅助空地网络向用户分发内容时飞行轨迹与网络资源的联合优化，所述方法的步骤如下：步骤1、根据NOMA使能空地网络模型推导UAV向用户分发内容时的通信速率表达式，结合缓存部署情况导出边缘、协作与云内容传输的时延公式，描述网络内容分发时延最小化的联合UAV轨迹规划与资源分配问题；步骤2、根据多对一匹配理论，将优化问题进一步拆分为信道分配子问题与联合UAV轨迹和发射功率优化子问题，从而解耦离散变量与连续变量；步骤3、采用匹配模型描述子信道与UAV的复用关系，计算匹配双方的效用函数，其中，子信道的效用函数是占用它的所有UAV的通信速率之和，UAV的效用函数是其服务用户的速率之和，根据swap机制设定匹配的进行方向与收敛条件，获得最优的子信道分配结果；步骤4、采用DDPG框架训练UAV的飞行轨迹与功率分配决策，通过智能体与环境的交互收集经验并更新神经网络参数，使UAV跟随用户的移动轨迹分发内容，同时缓解下行NOMA的同信道干扰。

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权利要求：

百度查询： 华北电力大学 NOMA使能空地内容分发网络轨迹与资源优化方法