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龙图腾网获悉广西壮族自治区信息中心(广西壮族自治区大数据研究院);北京工业大学申请的专利一种STAR-RIS辅助的UAV-MEC网络联合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：CN119815374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510029339.2，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种STAR-RIS辅助的UAV-MEC网络联合优化方法是由陈吉宁;梁少灵;王静茹;徐航;方超设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种STAR-RIS辅助的UAV-MEC网络联合优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种STAR‑RIS辅助的UAV‑MEC网络联合优化方法，该方法将STAR‑RIS应用于UAV辅助的MEC无线通信网络的场景，共同优化任务卸载决策、UAV悬停位置和资源分配这三个子问题，以最小化系统的总能量消耗。本实施例采用配备了MEC服务器和STAR‑RIS的悬停无人机作为空中BS与地面BS协同为用户提供计算和通信服务，共同优化UAV位置、STAR‑RIS的振幅、相移以及任务卸载比。在能量分割EnergySplitting，ES模式下的系统能量消耗被最小化。

本发明授权一种STAR-RIS辅助的UAV-MEC网络联合优化方法在权利要求书中公布了：1.一种STAR-RIS辅助的UAV-MEC网络联合优化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、基于STAR-RIS辅助的UAV-MEC网络模型中的任务卸载流程构建系统模型并确定系统模型的目标函数和约束条件，包括网络模型、通信模型和能耗模型； S2、采用KKT条件优化求解方法求解任务卸载流程中的最优任务卸载决策； S3、采用连续凸近似方法优化无人机的悬停位置，具体包括如下步骤： S31、给定任务卸载比例和传输和反射系数矩阵并引入近似变量； S32、采用放缩方法求解非凸约束的下界，并利用拉格朗日对偶分解法求解无人机悬停位置； S4、采用连续凸近似方法优化无人机的资源分配； S5、交替求解卸载流程中卸载比例、无人机的悬停位置以及系统模型的资源分配，并设置阈值使其收敛，得到任务卸载比例、无人机悬停位置以及系统模型的资源分配的最优解，具体包括如下步骤： S51、设定固定任务卸载比例和无人机悬停位置，重写目标函数和约束条件； S52、引入近似变量优化在固定任务卸载比例和无人机悬停位置条件下的非凸性问题； S53、采用拉格朗日对偶分解法求解固定传输、反射系数矩阵，得到最优资源分配策略，最优资源分配策略表示为： 式中，为最优资源分配策略，为用户i的资源分配状态，为拉格朗日乘子，为对偶拉格朗日函数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广西壮族自治区信息中心(广西壮族自治区大数据研究院);北京工业大学，其通讯地址为：530201 广西壮族自治区南宁市良庆区体强路18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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