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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通信感知一体化系统波束成形及资源调度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：CN118301645B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202410548159.0，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种无人机通信感知一体化系统波束成形及资源调度方法是由柴蓉;郭子达;李立凡;陈前斌设计研发完成，并于2024-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机通信感知一体化系统波束成形及资源调度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种无人机通信感知一体化系统波束成形及资源调度方法，属于无线通信技术领域。该方法包括：建模无人机通信感知一体化系统模型；建模无人机通信信道模型；建模无人机通信信号；建模用户通信速率及通信时间；建模目标感知分辨率及感知关联变量；建模无人机信号功率约束及飞行能耗；建模无人机资源调度及飞行轨迹约束；基于系统性能优化确定无人机波束成形、关联策略及飞行轨迹。本发明以最小化通信时间、最大化相关系数及最小化无人机飞行能耗为优化目标，实现无人机波束成形、关联策略及飞行轨迹的联合优化。

本发明授权一种无人机通信感知一体化系统波束成形及资源调度方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机通信感知一体化系统波束成形及资源调度方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： S1、建模无人机通信感知一体化系统模型；该系统模型具体为：包含1架主无人机、1架次无人机、K个用户和G个感知目标，主无人机发射天线个数为M，用户接收天线个数为N；主无人机配置机载通信设备，基于多输入多输出MIMO技术向通信用户发送数据；次无人机配置机载雷达接收机，与主无人机组成双基地SAR，接收目标回波信号，以感知目标信息；第k个用户的坐标表示为：，，第g个感知目标坐标表示为：,；主无人机的部署位置表示为：；将系统时间离散化为T个时隙，每个时隙的长度为τ；次无人机在t时隙的位置表示为：；主无人机分别与K个用户进行通信，目标接收到主无人机的通信信号后反射信号，次无人机接收目标的反射信号后对目标进行感知； S2、建模无人机通信信道模型； S3、建模无人机通信信号； S4、建模用户通信速率及通信时间；在t时隙主无人机与用户k进行通信，则用户k的接收信号功率建模为： 用户k收到的来自其他天线的干扰功率建模为： 令表示用户k在t时隙的信干噪比，建模为： 式中，表示噪声功率； 令表示用户k在t时隙的通信速率，建模为： 式中，B为主无人机的通信带宽；表示用户通信变量，表示主无人机在t时隙与用户k通信，反之，； 令表示主无人机与用户k通信的开始时隙，建模为： 令表示主无人机与用户k通信的结束时隙，建模为：； 令表示主无人机与用户k通信时长，建模为：； 令表示主无人机通信总时长，建模为：； S5、建模目标感知分辨率及感知关联变量；在t时隙次无人机对目标g进行感知，感知区域近似为一个圆形区域，其半径为R； 令表示t时隙次无人机感知中心O的坐标，建模为： 式中，表示次无人机飞行高度，表示次无人机侧视SAR接收机的观测角度；表示时隙次无人机航向与轴的夹角； 为主无人机到感知中心之间连线与垂直方向的夹角，建模为： 分别表示时隙感知区域的距离分辨率和方位分辨率，建模为： ， 式中，c表示光速，λ表示信号波长，表示SAR相干积分时间； 令表示用户k与感知目标g的相关系数，建模为： 令表示用户与感知目标之间相关系数之和，建模为：； 令表示用户与目标之间的匹配变量，表示用户k与感知目标g匹配，反之，； 令为表示目标感知变量，表示次无人机在t时隙对目标g进行感知，反之，，建模为： 式中，表示指示变量，表示次无人机在t时隙对感知目标g满足，反之，； S6、建模无人机信号功率约束及飞行能耗；假定t时隙主无人机与用户k进行通信，令表示t时隙主无人机发送通信信号对应的发送功率，建模为： 主无人机通信功率需低于给定最大功率，该约束建模为：； 令表示次无人机飞行所消耗能量，建模为： 其中，表示次无人机在时隙t飞行所需推进功率，表示为： 式中，为无人机飞行能量系数； S7、建模无人机资源调度及飞行轨迹约束；任意时隙主无人机最多与一个用户进行通信，表示为：； 主无人机与一个用户的通信时隙是连续的，表示为： 令为主无人机需传输至用户k的数据量，则主无人机数据传输约束表示为： 将K个用户与G个感知目标进行匹配，每个感知目标均需与一个用户匹配，表示为：； 令为给定的最低分辨率要求，则次无人机感知分辨率约束表示为： 次无人机对目标g的感知的时间需大于给定时间，表示为：； 次无人机完成感知任务后需飞回起始点，表示为：； 令为次无人机最大飞行速度，则次无人机速度约束表示为：； S8、基于用户通信时长和无人机飞行能量优化确定无人机波束成形、关联策略及飞行轨迹；建模系统性能度量为：，，；基于用户通信时长及无人机飞行能量优化确定波束成形矩阵，主无人机部署位置，次无人机轨迹及关联策略、和，得到： 式中，分别为最优通信波束矩阵、主无人机部署位置、次无人机轨迹、通信关联变量、通信感知匹配变量及感知关联变量。

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