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龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利NOMA使能空地内容分发网络轨迹与资源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：CN118741532B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310334491.2，技术领域涉及：H04W16/10；该发明授权NOMA使能空地内容分发网络轨迹与资源优化方法是由秦鹏;伏阳;虞志刚;陆洲;付民;李京涵设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本NOMA使能空地内容分发网络轨迹与资源优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向NOMA使能空地内容分发网络的轨迹与资源优化方法。本发明主要针对非正交多址接入（Non‑OrthogonalMultipleAccess，NOMA）使能无人机（UnmannedAerialVehicles，UAV）辅助空地网络向用户分发内容时飞行轨迹与网络资源的联合优化，所述方法的步骤如下：步骤一、根据NOMA使能空地网络模型推导UAV向用户分发内容时的通信速率表达式，结合缓存部署情况导出边缘、协作与云内容传输的时延公式，描述网络内容分发时延最小化的联合UAV轨迹规划与资源分配问题；步骤二、根据多对一匹配理论，将优化问题进一步拆分为信道分配子问题与联合UAV轨迹和发射功率优化子问题，从而解耦离散变量与连续变量；步骤三、采用匹配模型描述子信道与UAV的复用关系，根据swap机制设定匹配的进行方向与收敛条件，获得最优的子信道分配结果；步骤四、采用深度确定性策略梯度（DeepDeterministicPolicyGradient，DDPG）框架训练UAV的飞行轨迹与功率分配决策，使UAV跟随用户的移动轨迹分发内容，同时缓解下行NOMA的同信道干扰。本发明通过匹配‑深度强化学习方法设计解耦了混合动作空间，从而高效求解空地内容分发网络的轨迹规划与资源分配问题，降低用户的内容获取时延，有效提升服务质量。

本发明授权NOMA使能空地内容分发网络轨迹与资源优化方法在权利要求书中公布了：1.一种面向NOMA使能空地内容分发网络的轨迹与资源优化方法，针对NOMA使能UAV辅助空地网络向用户分发内容时飞行轨迹与网络资源的联合优化，所述方法的步骤如下： 步骤1、建立包含一个高空平台站、K个UAV和M个用户的NOMA使能空地网络模型，推导UAV向用户分发内容时的通信速率表达式，结合缓存部署情况导出边缘、协作与云内容传输的时延公式，描述网络内容分发时延最小化的联合UAV轨迹规划与资源分配问题如下： 其中指第k个UAV，为第m个用户，其处于UAVk所服务的用户簇中，指第i个正交信道，UAV、用户和信道的总数分别为K、M和I，t为时隙索引，总时间维度为T；At＝{ak,it}指信道分配策略，ak,it＝1代表UAVk在t时隙占用信道i，反之ak,it＝0；为UAV飞行轨迹，和分别为垂直和水平方向角；Pt＝{Pk,mt}为UAV功率分配策略，Pk,mt代表UAVk为用户m分配的功率；和分别为边缘、协作、云内容获取方式的指示因子，当用户以相应方式获取内容时其值为1，反之为0；和为对应内容获取方式的时延；C1为内容获取方式指示因子的定义约束，同时用户只能通过一种方式获取请求内容；C2，C3和C4分别指ak,it的定义约束、一个UAV只能复用一个子信道和同一子信道最多被个UAV复用；C5和C6为轨迹约束，其中hmin和hmax分别指UAV飞行的最小和最大高度；C7为功率分配约束，其中为UAV最大功率；C8指三种内容获取方式的时延排序； 步骤2、所述网络内容分发时延最小化的联合UAV轨迹规划与资源分配问题的求解步骤为：首先，根据多对一匹配理论，将优化问题进一步拆分为优化变量为离散的信道分配子问题与优化变量为连续的联合UAV轨迹与发射功率优化子问题，从而解耦混合动作空间； 步骤3、其次，针对信道分配子问题，采用匹配模型描述子信道与UAV的复用关系，计算匹配双方的效用函数，其中，子信道的效用函数是占用它所有UAV的通信速率之和，UAV的效用函数是其服务用户的速率之和，根据swap机制设定匹配的进行方向与收敛条件，获得最优的子信道分配结果； 步骤4、最后，针对UAV轨迹与功率优化子问题，采用DDPG框架，分别定义每个UAV的状态空间skt、动作空间akt和回报函数rkt，进而生成actor网络πkskt；φk进行决策，critic网络Qkskt,akt；θk负责评价，其中φk和θk为神经网络权重，每次训练时智能体采用经验重放技术随机抽取经验元组，进而actor和critic网络的权重分别通过最小化如下损耗函数进行更新： 其中a′kt+1和Q′kskt+1,a′kt+1；θ′k分别指目标actor与critic网络的输出，γ为折扣因子，从而获得联合UAV轨迹与网络资源的优化结果。

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