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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利通感一体化无人机网络中联合轨迹与波束形成的设计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：CN115913302B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211175700.5，技术领域涉及：H04L5/00；该发明授权通感一体化无人机网络中联合轨迹与波束形成的设计方法是由俱莹;涂玉龙;郑通兴;杨明婕;裴庆祺设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本通感一体化无人机网络中联合轨迹与波束形成的设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种通感一体化无人机网络中联合轨迹与波束形成的设计方法，涉及无人机通信感知一体化技术领域，包括：构建网络场景；构建无人机与地面用户通信过程的模型，并构建无人机与地面探测目标感知过程的模型；构建无人机与地面用户通信过程的模型和无人机与地面探测目标感知过程的模型的约束条件；构建无人机感知功能中雷达波束图的优化问题；基于约束条件，以及雷达波束图的优化问题，构建通信感知一体化场景下无人机轨迹和波束形成优化问题；简化无人机轨迹和波束形成优化问题；基于黎曼共轭梯度算法解决无人机轨迹和波束形成优化问题，获取无人机飞行轨迹和波束形成的矩阵。本申请为无人机提供高可靠性的算法来规划路径和波束。

本发明授权通感一体化无人机网络中联合轨迹与波束形成的设计方法在权利要求书中公布了：1.一种通感一体化无人机网络中联合轨迹与波束形成的设计方法，其特征在于，包括： 构建网络场景，包括无人机、地面用户和地面探测目标；其中，所述无人机完成从起点到终点的飞行，且在飞行期间与所述地面用户通信，同时感知所述地面探测目标； 构建所述无人机与所述地面用户通信过程的模型，并构建所述无人机与所述地面探测目标感知过程的模型； 构建所述无人机与所述地面用户通信过程的模型和所述无人机与所述地面探测目标感知过程的模型的约束条件； 构建无人机感知功能中雷达波束图的优化问题，表示为： ； ； ； ； 其中，为第个地面探测目标的方向，为地面探测目标的数量，为第个地面探测目标的导向矢量，为发射天线的导向矢量，为针对第个地面探测目标的理想波束增益，为雷达发射信号的协方差矩阵，为无人机的飞行高度，表示无人机发射天线总功率，为元素均为1的列向量，为发射天线的数量； 基于约束条件，以及雷达波束图的优化问题，构建通信感知一体化场景下无人机轨迹和波束形成优化问题，包括： 在理想雷达波束图下，获取方向上的波束增益，即： ； 其中，为无人机与第个地面用户连线相对于水平面的仰角，为无人机与第个地面用户连线相对于轴的旋转角； 在所述无人机与所述地面用户通信过程的模型和所述无人机与所述地面探测目标感知过程的模型下，获取方向上的波束增益，即： ； 其中，为预编码通信符号的协方差矩阵； 使通信感知一体化场景下的波束图满足理想雷达波束图，其表达式为： ； 其中，为比例因子； 构建通信感知一体化场景下无人机轨迹和波束形成优化问题，其表达式为： ； 其中，为地面用户的发射波束形成的向量，为的共轭转置矩阵，为地面用户的总数； 构建基于约束条件下的通信感知一体化场景下无人机轨迹和波束形成优化问题，其表达式为： ； ； ； ； ； 其中，，为单位距离处的信道增益，为地面用户位置，为无人机在第个时隙的位置，为的共轭转置矩阵，为发射天线的导向矢量，为无人机在第时隙对第个地面用户的发射波束形成的向量，为地面用户接收到的噪声功率，为无人机每个时隙飞行距离，为求和变量； 简化无人机轨迹和波束形成优化问题，包括： 基于约束条件，构建均方误差罚函数，其表达式为： ； 其中，为地面用户信噪比阈值阵列，，为第个地面用户的信噪比阈值，为转置； 基于约束条件，使得，为发射天线的导向矢量，使得，为地面用户的发射波束形成的向量；构建第一公式，其表达式为： ； 其中，为的共轭转置矩阵，为的共轭转置矩阵； 将所述第一公式带入均方误差罚函数，得到： ； 其中，为无人机的位置，为无人机的坐标向量； 则无人机轨迹和波束形成优化问题表示为： ； ； ； 其中，为惩罚系数，为矩阵范数类型，与为相邻时隙无人机的位置； 基于黎曼共轭梯度算法解决无人机轨迹和波束形成优化问题，获取无人机飞行轨迹和波束形成的矩阵，包括： 对于第个时隙，已知和，求解和； 从无人机飞行落点中选取若干个，对于每个所选取的点数，记为，将所选取的点数带入无人机感知功能中雷达波束图的优化问题中，得到； 将和带入通信感知一体化场景下无人机轨迹和波束形成优化问题中，将其转化为仅与相关的优化问题，即： ； ； 基于该优化问题的定义域为一个复超球面，将该优化问题重新表述，即： ； 其中，为半径为的复超球面流行； 采用黎曼共轭梯度算法求解和最小目标函数值； 每个所选取的点数均对应一个和一个最小目标函数值，选取使最小目标函数值最小对应的，即得到和； 获取所有时隙对应的和，即获取无人机飞行轨迹和波束形成的矩阵。

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