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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种无人机辅助的NOMA反向散射通信系统和速率最大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：CN115002800B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202210455609.2，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种无人机辅助的NOMA反向散射通信系统和速率最大化方法是由樊自甫;胡扬;王正强;万晓榆;多滨;武庆庆设计研发完成，并于2022-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机辅助的NOMA反向散射通信系统和速率最大化方法在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种无人机辅助的非正交多址Non‑orthogonalMultipleAccess,NOMA反向散射通信系统和速率最大化方法，属于无线通信资源分配领域。该方法考虑到无人机发射功率和反向散射器能量约束条件，通过控制无人机发射功率、反向散射器的反射系数和无人机的位置最大化系统的和速率。本方法主要基于变量替代、块坐标下降blockcoordinateddescent,BCD、分式规划和二次变换方法等，通过将非凸问题转换成凸优化问题求解，最大程度地提高系统和速率。本发明具有计算复杂度低，可保证反向散射器的能量约束，提高系统和速率的优点。

本发明授权一种无人机辅助的NOMA反向散射通信系统和速率最大化方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机辅助的NOMA反向散射通信系统和速率最大化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、设置反向散射器的个数，和速率判决门限，最大迭代次数，初始化迭代次数； 步骤2、建立优化问题，基于BCD和二次变换方法改写目标函数和约束，得到两个子问题P1和P2，P1为反射系数优化问题，P2为无人机位置优化问题； 步骤3、初始化无人机的位置和反射系数和系统和速率，求解子问题P1，由无人机的初始位置计算各个反向散射器的反射系数； 步骤4、将子问题P1得出的反射系数代入子问题P2更新无人机的位置； 步骤5、和速率更新收敛的判断，计算更新的和速率值，如果更新的和速率与上一次的和速率之差的绝对值不大于和速率判决门限，和速率收敛，给出最大的和速率值，方法结束；如果更新的和速率与上一次的和速率之差的绝对值大于和速率判决门限，则将新计算出的和速率值保存为此时的和速率值并转到步骤3中更新反射系数，直到和速率满足条件，给出最大的和速率； 所述步骤2建立优化问题，具体包括： N个反向散射器独立分布在一个区域，全双工无人机将射频信号传输到下行链路的所有反向散射器，每个反向散射器使用其从射频信号中收集到的能量将其信息通过上行链路发送回无人机；无人机的位置为xu,yu，第j个反向散射器的位置为xj,yj，无人机到第j个反向散射器的距离为其中H为无人机飞行高度；假设无人机完全了解信道状态信息CSI，并考虑BD和无人机之间的信道为视距LoS模型，无人机和反向散射器之间的信道功率增益为其中β0表示参考距离1m处的信道功率增益；反向散射器从无人机接收到的信号分为两部分，第一部分信号由能量采集器接收，接收到的能量为Ej＝ηj1-rjPuhj，其中Pu为无人机发射功率，xn为无人机发射的信号，ηj表示第j个反向散射器的能量效率转换系数，rj表示第j个反向散射器的反射系数；第二部分信号由反向散射器调制后反射回无人机，反射的信号为其中ajn是反向散射器自身的信息；规定解码顺序从第1个反向散射器到第N个反向散射器，则第j个反向散射器的速率为其中α表示无人机自干扰残余系数，huu为无人机自干扰信道增益，σ2为系统噪声；系统的和速率为建立优化问题： 式中，C1为反射系数约束；C2为无人机最大发射功率约束；C3为能量约束，表明反向散射器消耗的能量不超过收集的能量，其中Pc为反向散射器维持自身电路工作需要消耗的功率； 在步骤2中得到优化问题后，基于BCD将优化问题分为两个子问题P1和P2，具体包括： 首先给定xu,yu和rj，1中的目标函数是关于Pu的单调递增函数，因此有Pu＝Pmax；将hj代入后固定无人机位置xu,yu，且优化对数函数log21+x可以改为优化x，因此得到子问题P1反射系数优化问题 P1： Pmax表示无人机的最大发射功率，ηj表示第j个反向散射器的能量效率转换系数；固定反射系数rj并令可以得到子问题P2无人机位置优化问题； 所述步骤3中求解子问题P1，具体包括： 首先初始化无人机的位置反射系数和速率Rtotall＝0；对于子问题P1，目标函数是关于rj的单调递增函数，由单调性可得反射系数： 所述步骤4求解子问题P2，具体包括： 对于子问题P2，它是一个非线性分式规划问题，采用二次变换算法可得优化问题 其中，{g1,...,gN}表示二次变换算法中的一组辅助变量； 在4中，对于给定gj,j∈{1,...,N}，可得优化问题： 其中，zj＝gj2,j∈{1,...,N}表示一组辅助变量，利用5中目标函数一阶最优条件可以得到无人机的位置： 其中， 表示二次变换算法中的辅助变量，用来更新无人机的位置；是5中的辅助变量，其值是 所述步骤5中，计算更新的系统和速率Rtotal的值为： 比较|Rtotall+1-Rtotall|与和速率判决门限ζ的大小，其中，Rtotall+1为迭代l+1次后系统的和速率；如果|Rtotall+1-Rtotall|不大于ζ，和速率收敛，给出最大的和速率，方法结束；如果|Rtotall+1-Rtotall|大于ζ，将新计算出的和速率保存为此时的和速率并转到步骤3中更新反射系数，直到和速率满足条件，给出最大的和速率。

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