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龙图腾网恭喜中国人民解放军空军工程大学申请的专利一种认知无人机轨迹与资源分配的优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：CN114501471B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210132397.4，技术领域涉及：H04W16/14；该发明授权一种认知无人机轨迹与资源分配的优化方法是由潘钰;达新宇;胡航;黄仰超设计研发完成，并于2022-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种认知无人机轨迹与资源分配的优化方法在说明书摘要公布了：本公开实施例是关于一种认知无人机轨迹与资源分配的优化方法。该方法包括：基于认知无人机通信网络构建概率性视距链路模型；根据所述概率性视距链路模型建立折中优化模型；将所述折中优化模型分解为双层问题，利用第一算法与第二算法求解所述双层问题，得到全局最佳吞吐量。本公开实施例一方面，在主网络的严重同信道干扰约束下，探索了无人机在概率性视距信道下最优的动态轨迹、接入策略及功率分配，实现了次级网络性能的提高。另一方面，初始的问题被分解为双层问题，并提出改进的粒子群算法有效实现了吞吐量最大化与同信道干扰最小化的折衷。

本发明授权一种认知无人机轨迹与资源分配的优化方法在权利要求书中公布了：1.一种认知无人机轨迹与资源分配的优化方法，其特征在于，包括：基于认知无人机通信网络构建概率性视距链路模型；根据所述概率性视距链路模型建立折中优化模型；将所述折中优化模型分解为双层问题，利用第一算法与第二算法求解所述双层问题，得到全局最佳吞吐量，包括：将所述折中优化模型分解为所述无人机与地面用户的接入策略问题和所述无人机轨迹和功率分配的联合优化问题；通过所述第一算法解决所述无人机与地面用户的接入策略问题；再通过所述第二算法解决所述无人机轨迹和功率分配的联合优化问题；所述第一算法为枚举法，所述第二算法为改进的粒子群算法；所述改进的粒子群算法包括：将惯性权重作为一个随迭代次数更新的变量，以调整粒子的局部搜索和全局搜索能力；初始化粒子群位置，再利用单粒子坐标二次分解法提高解的质量和收敛速度，每次只对每个粒子的二维变量的位置进行更新，以解决算法后期粒子易于跳出可行解空间的问题；其中，所述折中优化模型包括：在预设的任务时间、飞行速度和主用户干扰门限约束条件下，通过优化求解无人机的动态轨迹，功率分配和接入策略，最大化所述无人机平均吞吐量的期望。

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