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龙图腾网恭喜大连理工大学申请的专利一种感知通信一体化无人机辅助车联网的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：CN115515099B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202211134536.3，技术领域涉及：H04W4/40；该发明授权一种感知通信一体化无人机辅助车联网的方法是由刘鑫;刘泽辰;张雪研;邹德岳设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种感知通信一体化无人机辅助车联网的方法在说明书摘要公布了：本发明属于无人机辅助探测和通信领域，提出了一种感知通信一体化无人机辅助车联网的方法，感知通信一体化无人机辅助车联网的系统包括无人机、数据收集中心和地面静止车辆；无人机作为双功能的空中平台，赋予地面车辆感知周边环境的能力，并将车辆信息发送给数据收集中心，完成信息的采集和处理。通过引入雷达互信息的概念，联合优化无人机的任务调度、探测范围、发射功率与飞行轨迹，可以在有效执行ISAC和数据上传任务的情况下，最大化无人机的雷达估计率。相较于单一功能无人机辅助车联网的方法，本发明拓展了无人机的应用场景，可以为地面车辆提供持续的感知和通信服务，具有较高的应用价值。

本发明授权一种感知通信一体化无人机辅助车联网的方法在权利要求书中公布了：1.一种感知通信一体化无人机辅助车联网的方法，其特征在于，该感知通信一体化无人机辅助车联网的方法中的感知通信一体化无人机辅助车联网的系统包括无人机、数据收集中心和地面静止车辆；无人机具备感知和通信双重功能，同时发射雷达探测信号和通信信号；无人机作为双功能的空中平台，以固定的飞行高度H和飞行周期T在目标区域上空执行感知通信一体化和数据上传任务；无人机的飞行周期被分解为N个时隙，每个时隙内无人机的飞行轨迹视为一条短直线；当无人机雷达探测范围内有地面车辆时，无人机发射雷达探测信号探测车辆周围的环境，并将雷达回波中包含的感知信息通过下行通信链路实时发送给目标车辆；当无人机雷达探测范围内没有车辆存在时，无人机通过上行通信链路向数据收集中心发送已存储的感知信息；通过引入雷达互信息，联合优化无人机的任务调度、探测范围、发射功率与飞行轨迹，最大化无人机的雷达估计率；具体包括以下步骤：步骤一：构建感知通信一体化无人机辅助车联网的系统，包括网络信道模型、性能评价模型和无人机运动模型；步骤二：设计优化问题，最大化无人机的雷达估计率，满足无人机任务调度约束、探测范围约束、发射功率约束和飞行轨迹约束；步骤三：将优化问题分解为三个非凸的子问题，利用连续凸近似方法，将非凸的子问题转换为凸问题，设计交替优化算法，并利用MATLAB中的CVX工具箱求解；所述步骤一中网络信道模型具体为：无人机到数据收集中心和车辆k的通信信道功率增益分别表示为hcn和hk,comn，其中k＝1,2,...K，K代表了车辆总数；n＝1,2,...N；无人机到数据收集中心和车辆k之间的信道为视距信道，采用自由空间衰落模型进行模拟无人机到数据收集中心和车辆之间的信道，即 其中，Gt和Gc分别表示无人机发射机和通信接收机的天线增益，dcn和dkn分别表示无人机到数据收集中心和车辆k的距离，λ＝cfc表示信号波长，c和fc分别表示光速和信号的载波频率；无人机到车辆k的雷达信道功率增益表示为 其中，Gr表示无人机雷达接收机的天线增益，σ表示目标车辆的雷达散射截面积；所述步骤一中的性能评价模型具体为：考虑到感知通信一体化无人机辅助车联网的系统的内部干扰，无人机对车辆k执行感知通信一体化任务时，其通信信道的信干噪比Γk,comn和雷达信道上的信干噪比Γk,radn表示为 其中，B表示信号带宽，N0表示噪声功率谱密度，Pcom和Prad分别表示无人机通信功率和雷达探测功率；根据香农公式，在第n个时隙，无人机到数据采集中心Rc的通信信息速率和车辆k的通信信息速率Rk,comn表示为 其中，Ptn表示无人机在第n个时隙的发射功率；在第n个时隙，无人机对于车辆k的雷达估计率表示为 无人机在一个飞行周期内的总雷达估计率表示为 其中，ωkn是一个二进制离散变量，用于表示感知通信一体化任务的调度，ωkn等于0时，代表无人机没有执行感知通信一体化任务，ωkn等于1时，表示无人机此时正在对车辆k进行感知通信一体化任务；为确保无人机能有效执行相应任务，无人机向车辆传输的信息量大于雷达在每个感知通信一体化任务时隙中探测到的信息量；在一个飞行周期内，无人机向数据采集中心传输的信息量大于雷达探测到的信息量；无人机数据传输约束表示为Rk,radn≤Rk,comn10 其中，用于表示数据上传任务的调度，bn等于0时，代表无人机没有执行数据上传任务，bn等于1时，表示无人机此时正在向数据收集中心发送存储的感知信息；所述无人机运动模型包括无人机飞行的相对位置约束和无人机飞行的运动学约束；无人机在飞行过程中满足以下相对位置约束：lu1＝luN12 其中，lun＝xun,yun表示无人机在第n个时隙的位置坐标，luN表示无人机在第N个时隙的位置坐标；θ表示无人机雷达的最大探测角度，xk,yk表示车辆k的位置坐标；无人机在飞行过程中满足以下运动学约束： 其中，Vn表示第n个时隙无人机的飞行速度，Δt表示每个时隙的时间长短，amax表示无人机飞行的最大加速度；无人机能量消耗包括无人机发射功率的消耗和无人机推进功率的消耗；在第n个时隙，无人机用于通信的功率Pcomn和无人机用于雷达探测的功率Pradn表示为 其中，0≤αn≤1表示每个时隙中的功率分配因子；当无人机执行数据上传任务时，αn＝1；所述步骤二的优化问题为 V1＝VN18jlu1＝luN18k 其中，Pavg代表无人机的平均发射功率，Vmax代表无人机的最大飞行速度；18b～18d表明任务调度约束，每个时隙内，无人机只能执行一种任务，同时执行感知通信一体化任务时也只能为一辆车提供服务；18e保证无人机为其探测范围内的车辆提供感知通信一体化服务；15f和15g对无人机的雷达探测和信息传输做出限制，使无人机能够执行感知通信一体化和数据上传任务；18h和18i对无人机每个时隙的发射功率进行限制，保证无人机功率不会过载；18j～18n对无人机的飞行参数进行限制，保证无人机正常飞行。

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