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龙图腾网恭喜华南理工大学申请的专利一种RIS辅助多无人机通信系统的资源分配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：CN114828253B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202210319469.6，技术领域涉及：H04W72/53；该发明授权一种RIS辅助多无人机通信系统的资源分配方法是由唐杰;冯婉媚;马若炎;苏智杰;黄嘉毅设计研发完成，并于2022-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种RIS辅助多无人机通信系统的资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种RIS辅助多无人机通信系统的资源分配方法。所述方法包括以下步骤：将智能反射面引入多无人机辅助非正交多址接入系统，构建智能反射面辅助多无人机通信系统；建立智能反射面辅助多无人机通信系统总能量消耗最小化的数学模型；进行联合优化无人机位置部署和资源分配。本发明借助智能反射面，增强无人机的信号覆盖范围；采用NOMA技术，在保证用户最小传输速率的约束下，使得多个用户共享相同频谱资源，实现海量用户接入，提升频谱效率。

本发明授权一种RIS辅助多无人机通信系统的资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种RIS辅助多无人机通信系统的资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将智能反射面引入多无人机辅助非正交多址接入系统，构建智能反射面辅助多无人机通信系统；S2、建立智能反射面辅助多无人机通信系统总能量消耗最小化的数学模型；S3、进行联合优化无人机位置部署和资源分配；步骤S1中，所述智能反射面辅助多无人机通信系统具体如下：K架四旋翼无人机为K个用户组提供无线通信服务，每个用户组均包括多个用户；第k架无人机服务第k个用户组；所有无人机搭载Nt根天线，而每个用户有1根天线；由于无人机与用户之间的直射路径被障碍物阻挡，因此将配置N个反射单元的智能反射面装置部署于建筑物表面，以反射从无人机传输到用户的信号；第k架无人机到智能反射面装置的信道gk如下： 其中，ρ0是参考距离为1m时的信道功率增益，qk是第k架无人机的三维位置，k＝1～K，wr是智能反射面的位置；表示由天线单元产生的第k架无人机的阵列响应；表示由RIS单元产生的第k架无人机的阵列响应，和通过信道估计获取；第k架无人机到第k个用户组中第i个用户的信道如下： 其中，是第k个用户组中第i个用户的位置；αug是无人机与用户之间的路径损耗；κug是无人机与用户之间的信道的莱斯因子；和分别是第k架无人机服务的第k个用户组中的第i个用户的直射路径分量和非直视路径分量，k＝1～K；智能反射面装置到第k个用户组中第i个用户的信道如下： 其中，αrg是智能反射面与用户之间的路径损耗；κrg是智能反射面与用户之间的信道的莱斯因子；和分别是第k个用户组中的第i个用户的直射路径分量和非直视路径分量；假定所有无人机都使用非正交多址接入技术服务用户组，第k个用户组中第i个用户的信干噪比SINRk,i表示如下： 其中，fk是第k个用户组的预编码向量；pk,i是第k个用户组中第i个用户的传输功率；Θ是智能反射面相移矩阵；σ2是加性白噪声；第k个用户组中第i个用户的可达速率Rk,i表示如下：Rk,i＝log21+SINRk,i；5步骤S2中，建立智能反射面辅助多无人机通信系统总能量消耗最小化的数学模型，包括确定优化变量、目标函数以及约束条件的数学表达式；智能反射面辅助多无人机通信系统的总能量消耗表示为：Rsum＝P+PRIS+PUAV；6其中，是所有无人机的总传输功率，Mk为第k个用户组的用户数量，PRIS是智能反射面消耗功率，PUAV是无人机消耗的功率；总能量消耗最小化的数学模型的优化变量包括：1第k架无人机的三维位置qk；2第k个用户组中第i个用户的传输功率pk,i；3智能反射面相移矩阵Θ；4第k个用户组的预编码向量fk；5用户的解调顺序u；总能量消耗最小化的数学模型的约束条件包括：a传输功率约束：pk，i≥0；b最小传输速率约束：log21+SINRk,i≥Rmin；Rmin是传输速率阈值；c无人机间的最小安全距离约束：Δmin是无人机间的最小安全距离；d反射单元相位系数约束：θn∈[0,2π；θn是智能反射面装置中第n个反射单元的相位系数，n＝1～N；e所有用户解调顺序的约束：是解调顺序的可行集，通过暴力算法获取；f单个用户解调顺序的约束：ukiukt,uki和ukt分别是第k个用户组中第i个用户的解调顺序和第k个用户组中第t个用户的解调顺序，而{uki,ukt∈u}；g预编码向量的约束：∥fk∥2≤1；基于总能量消耗最小化的数学模型如下： s.t.pk,i≥0,7blog21+SINRk,i≥Rmin,7c θn∈[0,2π,7e ∥fk∥2≤1；7h步骤S3包括以下步骤：S3.1、根据最大比率发射技术，得出第k个用户组的最优预编码向量fk；利用凸逼近算法，得出第k架无人机的三维位置qk，其中k＝1,2,…,K；S3.2、利用代数变换方法，引入松弛变量将总能量消耗最小化问题转化成等效的两个凸函数的差分形式；进而利用高斯随机化过程得出智能反射面相移矩阵Θ的闭环表达式；S3.3、根据凸优化工具，结合用户解调顺序u，得出第k个用户组中第i个用户的传输功率pk,i，其中k＝1,2,…,K、i∈Mk；S3.4、根据叠加编码技术和连续干扰消除技术的原理，结合第k架无人机的三维位置qk、第k个用户组中第i用户的传输功率pk,i、第k个用户组的预编码向量fk对系统总能量消耗的影响，求得所有用户的解调顺序uki，进而得出总的解调顺序u；步骤S3.1中，第k个用户组的预编码向量fk的计算公式为： 其中，.H表示共轭转置；根据约束函数公式7c和预编码向量fk的计算公式8，求解优化问题9得出第k架无人机的三维位置qk： s.t.log21+SINRk,i≥Rmin9b qj表示第j架无人机的三维位置，j＝1～K且j≠k；步骤S3.2中，基于公式8获得第k个用户组的预编码向量fk以及公式9a-公式9c获得的第k架无人机的三维位置qk，并根据第n个反射单元相位系数θn，计算出智能反射面相移矩阵Θ，公式如下： 其中，e是自然底数；是一个复数向量；为复数向量的第N个元素；U是酉矩阵；∑是对角矩阵；S是均值为0、方差为1的复数向量；是智能反射面相移矩阵Θ的第N个元素即相位系数；j是虚数；步骤S3.3中，基于公式7c并求解以下的优化问题计算第k个用户组中第i用户的传输功率pk,i： s.t.pk,i≥0,11blog21+SINRk,i≥Rmin；11c步骤S3.4中，根据获得的第k个用户组的预编码向量fk，第k架无人机的三维位置qk，智能反射面相移矩阵Θ和第k个用户组中第i个用户的传输功率pk,i，计算k个用户组中第i个用户的解调顺序uki和k个用户组中第t个用户的解调顺序ukt，具体如下：当第k个用户组中第i个用户和第t个用户的信道条件不同，则通过以下的公式计算解调顺序： 当第k个用户组中第i用户和第t用户的信道条件相同，则通过以下的公式计算解调顺序：

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