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龙图腾网恭喜昆明理工大学申请的专利一种安全IRS辅助UA V-MEC系统的联合资源分配和轨迹设计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：CN116017303B 。

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：202211657453.2，技术领域涉及：H04W4/029；该发明授权一种安全IRS辅助UA V-MEC系统的联合资源分配和轨迹设计方法是由唐菁敏;杨文宇;宋耀莲;胡丞设计研发完成，并于2022-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种安全IRS辅助UA V-MEC系统的联合资源分配和轨迹设计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种安全IRS辅助UAV‑MEC系统的联合资源分配和轨迹设计方法，属于无线通信技术领域。其中多个用户设备UE在存在窃听者Eves的情况下将任务卸载到配备MEC服务器的UAV，IRS部署在UAV上以抑制窃听。本发明通过联合优化IRS相移、UAV轨迹、任务分配和CPU频率来最小化UE安全能耗。数值结果表明，本发明比各种基线算法更节能。

本发明授权一种安全IRS辅助UA V-MEC系统的联合资源分配和轨迹设计方法在权利要求书中公布了：1.一种安全IRS辅助UAV-MEC系统的联合资源分配和轨迹设计方法，其特征在于： Step1：建立基于TDMA的无人机提供边缘计算的IRS辅助UAV-MEC安全计算系统； Step2：建立上述系统的总用户能耗最小化优化问题，通过联合优化UAV轨迹、IRS相移、任务分配、CPU频率和卸载功率分配，将安全能耗降至最低； Step3：提出了一个基于AO的算法来求解最小化优化问题，具体是将Step2化分为优化IRS相移、UAV轨迹、任务分配和CPU频率四个子问题，然后交替的解决它们； Step4：根据Step3提出的AO算法，在给定UAV轨迹Q、任务分配A和CPU频率F的情况下，求得IRS上个元素的最优相移； Step5：根据Step3提出的AO算法，在给定任务分配A、CPU频率F、最优相移Ψ的情况下，求得UAV的最优轨迹； Step6：与Step4、Step5相同，在给定其他优化条件不变的情况下，分别求得最优CPU频率分配和任务分配； Step7：利用提出的基于交替优化AO的算法对四个子问题进行交替迭代优化,使系统的加权能耗最小化； 所述Step1具体为： 搭载MEC计算服务器的UAV为地面的K个不同设备提供计算服务，其中k∈{1,2,…,K}，K表示地面设备集合，并假设K个设备的位置是固定已知的，Eve试图窃听UE卸载的任务，IRS部署在UAV上，以抑制窃听； 假设UE和Eve在地面上是静止的，将飞行周期T均匀的离散化为N个相等的时隙，第n个时隙的时间间隔表示为Δ，即T＝NΔ，无人机在第n个时隙内的位置表示为qn＝[xn,yn,H]，其中xn，yn表示无人机的水平位置，H表示无人机的固定飞行高度； 一个3维欧几里德空间中，地面设备和窃听者的水平位置分别表示为Wk＝[xk,yk]，We＝[xe,ye]； K地面设备采用时分多址接入方案来避免UE相互干扰，具体来说，每个时隙Δ分为K个子时隙，即Δ＝Kδ，每个UE在其相应的子时隙内将任务卸载到UAV； 在第n个时隙，无人机的水平位置用q[n]＝[x[n],y[n]]Τ表示； 设置UAV的初始位值置和终止位置分别为qI，qF，且UAV的最大飞行速度为Vmax，因此无人机飞移动性需要满足的约束条件表示为： q[1]＝qI，q[N]＝qF1 ||q[n+1]-q[n]||≤VmaxΔ，n∈N2 装备在无人机上的IRS由M＝Mx×My个反射单元组成，其中Mx和My分别表示X轴和Y轴上的元素数量，则用于在第n个时隙服务UEk的IRS的相移矩阵表示为： 其中， 对于其信道模型假设无人机与地面设备以及智能反射面与地面设备之间的通信信道为视距传输链路，因此，对于第n个时隙，从UEk到UAV和UEk到IRS之间的信道功率增益可以分别表示为： 其中，β0表示在基准距离等于1m情况下的信道功率增益，无人机及智能反射面在第n时隙到UEk的距离表示为： 式4中，λ为载波波长，d为反射元件分离，φki[n]和ξki[n]分别为第n个时间点从UEk到IRS的到达仰角和方位角，其中： 假设UAV-Eve链路是一个Los通道，并遵循自由空间路径损耗模型，因此，第n时隙从IRS到Eve的通道系数表示为： 其中，表示IRS与第n个时隙的Eve之间的距离，φie[n]和ξie[n]分别为IRS与第n个时隙的Eve之间的离角和方位角，其中： 由于UE和Eve都在地面上，假设UE-Eve链路遵循瑞利衰落，因此，从UEk到Eve的通道系数表示为其中dke＝||wk-we||表示UEk与Eve之间的距离，ζ表示遵循单位平均指数分布的瑞利衰落系数； 在第n个时隙，从UEk到UAV的合法传输速率和从UEk到Eve的数据泄漏速率表示为： 其中，B表示信道带宽Hz，Pk[n]表示地面设备的卸载功率，σ2为加性高斯白噪声功率，第n个时隙从UEk到UAV的保密卸载速率表示为： 其中， 所述Step2具体为： 假设第k个地面设备所需要处理的数据大小为Lk，在任一时隙Δ内，每个地面设备都生成一个待执行的任务，表示为Uk[n]＝[Lk[n],Fk,Tmax]，其中，Lk[n]为第k个地面设备在第n时隙内需要执行任务的数据大小，Fk为单位比特计算所需的CPU循环次数，Tmax为计算任务的最大可容忍延迟； 假设地面设备都是单核的CPU，每个地面设备的CPU最大频率均为fmax，因此第n时隙内地面设备的CPU计算频率应满足约束fk[n]≤fmax,n∈N,k∈K，同时无人机上MEC服务器是也单核的CPU，其最大频率为因此无人机上CPU频率需要满约束 任务卸载能耗：采用保密卸载速率代替合法传输速率Rk[n]作为实际的任务卸载速率，因此，在第n个时隙处，UEk的任务卸载时间和任务卸载能耗表示为： 其中，αk[n]为任务的卸载率； 任务计算能耗：假设地面设备和无人机上MEC服务器的CPU都采用动态电压和频率缩放技术以自适应地控制自身计算频率，那么所有地面设备在本地计算所消耗的能量表示为： 其中，Fk为地面设备CPU有效电容系数，为第k个地面设备在第n时隙本地计算所需要的时间，为UAV在第n时隙计算第k个地面设备卸载数据所需要的时间，分别表示为： 其中，表示在第n个时隙分配给第k个地面设备的无人机MEC的CPU频率； 通过联合优化UAV轨迹、IRS相移、任务分配、CPU频率和卸载功率分配，建立最小化优化问题，具体为：

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