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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于智能反射面以及非正交多址接入技术的多无人机协同安全通信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：CN120018076B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510165780.3，技术领域涉及：H04W4/40；该发明授权一种基于智能反射面以及非正交多址接入技术的多无人机协同安全通信方法是由杨龙祥;王子翔设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能反射面以及非正交多址接入技术的多无人机协同安全通信方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于智能反射面以及非正交多址接入技术的多无人机协同安全通信方法，初始化地面用户、窃听者、无人机配置信息；初始化迭代次数变量；根据初始配置信息，进入迭代；优化源无人机的发射功率和飞行轨迹、干扰无人机的干扰功率和飞行轨迹以及智能反射面的相位；计算本次迭代的目标函数值，并判断本次迭代与上次迭代的目标函数之差是否小于阈值。若是，则得到源无人机的最佳发射功率和最佳飞行轨迹、干扰无人机的最佳干扰功率和最佳飞行轨迹、智能反射面的最佳相位以及系统的平均保密率；反之，迭代次数继续加一并优化各个变量。该发明采用了非正交多址接入技术NOMA，其可最大限度提升系统的安全性。

本发明授权一种基于智能反射面以及非正交多址接入技术的多无人机协同安全通信方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能反射面以及非正交多址接入技术的多无人机协同安全通信方法，其特征在于：具体包括如下步骤： 步骤1，根据源无人机、干扰无人机、地面用户和窃听者的地理位置，建立空地信道衰落模型和源无人机到地面用户的可达速率、源无人机到窃听者可达速率模型；在步骤1中，所述建立空地信道衰落模型和源无人机到用户的可达速率、源无人机到窃听者可达速率模型模型包括以下信息：K个地面终端用户、一个地面窃听者、一个源无人机、一个干扰无人机以及一个智能反射面；第k个用户的位置表示为地面窃听者的位置已知，表示为源无人机和干扰无人机同时在时间段T内以高于地面的固定高度Hu飞行，将T划分为N个小时隙，源无人机的水平位置表示为干扰无人机的水平位置表示为智能反射面的第一个元素被视为参考点，其位于固定高度为Hr的水平位置智能反射面由具有M＝MxMy反射元件的均匀平面阵列组成，其中Mx和My分别表示沿x轴和y轴的元件数量；第n个时隙的智能反射面的相移矩阵表示为其中表示第n个时隙内第m个反射元件产生的相移，此外，源无人机、干扰无人机、所有地面用户和窃听者都只配备单天线；所有信道均为莱斯信道； 源无人机到智能反射面的信道增益表示为： 其中 α为路径损耗指数，β0为参考距离d0＝1m处的信道功率增益，λ0是载波波长，是方位角和到达仰角，Ksr是莱斯因子，dsr[n]是在第n个时隙源无人机到智能反射面的的距离，表示一个M×1维的复合矩阵的集合，表示源无人机到智能反射面的视距链路分量，表示源无人机到智能反射面的非视距链路分量，CN0,1表示零均值、单位方差的圆对称复高斯分布，源无人机到第k个用户和窃听者的信道增益分别为： 其中Ksk是莱斯因子，dsk[n]是在第n个时隙源无人机到第k个用户的的距离，表示源无人机到第k个用户的视距链路分量，表示源无人机到第k个用户的非视距链路分量；Kse是莱斯因子，dse[n]是在第n个时隙源无人机到窃听者的的距离，表示源无人机到窃听者的视距链路分量，表示源无人机到窃听者的非视距链路分量；干扰无人机到智能反射面、第k个用户和窃听者的信道增益分别为： 其中Kjr是莱斯因子，djr[n]是在第n个时隙干扰无人机到智能反射面的的距离，表示干扰无人机到智能反射面的视距链路分量，表示干扰无人机到智能反射面的非视距链路分量；Kjk是莱斯因子，djk[n]是在第n个时隙干扰无人机到第k个用户的的距离，表示干扰无人机到第k个用户的视距链路分量，表示干扰无人机到第k个用户的非视距链路分量；Kje是莱斯因子，dje[n]是在第n个时隙干扰无人机到窃听者的的距离，表示干扰无人机到窃听者的视距链路分量，表示干扰无人机到窃听者的非视距链路分量； 源无人机到第k个用户和窃听者的总信道增益分别为： 干扰无人机到第k个用户和窃听者的总信道增益分别为： 智能反射面到第k个用户和窃听者的信道增益分别为 其中Krk是莱斯因子，drk[n]是在第n个时隙智能反射面到第k个用户的的距离，表示智能反射面到第k个用户的视距链路分量，表示智能反射面到第k个用户的非视距链路分量；Kre是莱斯因子，dre[n]是在第n个时隙智能反射面到窃听者的的距离，表示智能反射面到窃听者的视距链路分量，表示智能反射面到窃听者的非视距链路分量， 源无人机与地面用户之间采用非正交多址接入技术；其中第k个地面用户和窃听者在第n个时隙内的可达速率分别表示为： 其中pk[n]是在第n个时隙中源无人机向第k个用户传输信息时的发射功率，pl[n]是在第n个时隙中源无人机向第l个用户传输信息时的发射功率，pj[n]是在第n个时隙中干扰无人机的干扰功率，表示地面用户处加性高斯白噪声的功率，表示窃听者处加性高斯白噪声的功率；λk,l[n],l≠k是一个二元变量，当第k个用户的信道增益比第l个用户的信道增益差时，λk,l[n]＝1，反之λk,l[n]＝0； 第k个地面用户在第n个时隙内的保密率表示为Rsec,k[n]＝[Rk[n]-Re[n]]+，其中[x]+＝max{x,0}，如果RL[n]-Re[n]的值在第n个时隙中为负值，令UAV-S发射功率pk[n]＝0，则Rsec,k[n]＝Rk[n]-Re[n]，从而始终保证系统保密率在任意时隙保持非负； 步骤2，以所有地面用户的平均保密率最大为目标，构建优化问题；所述步骤2中建立所有地面用户的保密容量最大化模型，包括以最大化地面用户的保密率为目标函数建立模型，目标函数表示为： P1中，Qs表示源无人机的飞行轨迹，Qj表示干扰无人机的飞行轨迹，Pk表示源无人机的发射功率，pj表示干扰无人机的干扰功率，ψ表示智能反射面的相位； 约束条件具体包括： 在时间T内，源无人机和干扰无人机的初始与结束位置固定；在一个时隙内，无人机所飞过的距离小于最大距离，并且为保证两架无人机在飞行过程中不发生碰撞，即有约束： 其中，qu[0]＝quI表示无人机的初始位置，qu[N]＝quF表示无人机的结束位置，Vmax表示源无人机和干扰无人机的最大飞行速率，dmin表示两架无人机之间保持的最小距离； 智能反射面的相位约束为: 在任意时隙内，源无人机的发射功率保证向第k个用户的传输功率大于其他用户的传输功率，且保证源无人机的发射功率不高于其最大发射功率，源无人机的发射功率约束为 其中psmax表示源无人机的最大发射功率；λk,l[n]满足λk,l[n]+λl,k[n]＝1,λk,l[n]∈{1,0}，dsl[n]表示源无人机到第l个用户的距离； 干扰无人机的干扰功率约束为 其中表示干扰无人机的平均干扰功率，pjmax表示干扰无人机的最大干扰功率； 为了简化目标函数，引入变量t，则目标函数及约束条件表示为 s.t.15a，15b，15c，15d，15e，15f，15g，15h，15i16b 步骤3，利用交替优化算法，将系统平均保密率最大化模型解耦为源无人机发射功率优化子问题和飞行轨迹优化子问题、干扰无人机的干扰功率优化子问题和轨迹优化子问题以及智能反射面相移优化子问题； 步骤4，利用CVX工具对上述五个子优化问题分别求局部的近似解，将五个局部解进行迭代以求得整体的近似最优解，获得每个时隙内源无人机的发射功率和飞行轨迹、干扰无人机的干扰功率和飞行轨迹以及智能反射面的相位。

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