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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于RIS辅助的分布式无人机多目标区域功率合成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：CN121485730B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610022564.8，技术领域涉及：H04B7/0426；该发明授权基于RIS辅助的分布式无人机多目标区域功率合成方法是由周青松;刘洪哲;黄超;李志汇;马育红;石树杰;刘方正设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于RIS辅助的分布式无人机多目标区域功率合成方法在说明书摘要公布了：本申请涉及基于RIS辅助的分布式无人机多目标区域功率合成方法，所述方法包括：系统建模与参数定义，广义导向矢量计算，建立接收信号模型，建立多目标优化模型，推导优化上界；对目标函数进行平滑和近似；采用交替优化框架和黎曼共轭梯度算法进行有效求解。能够在NLOS传播环境下，同时为多个目标区域提供差异化功率投送的RIS辅助分布式功率合成方法，实现多目标区域的协同优化，显著提升系统的能量利用效率和实际可部署性。本方法具有良好的灵活性和可扩展性，通过调整加权系数集合可扩展目标区域数量，同时支持个LOS节点和个NLOS节点的任意组合配置，可根据实际部署环境灵活调整。

本发明授权基于RIS辅助的分布式无人机多目标区域功率合成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RIS辅助的分布式无人机多目标区域功率合成方法，其特征在于，包括步骤： 步骤1：部署个搭载发射机的无人机，根据与目标区域的视距条件划分为：LOS组和NLOS组，其中LOS组包括个无人机能直达目标区域，NLOS组包括个无人机被障碍物遮挡，；部署一个搭载个反射单元的RIS； 步骤2：计算LOS节点导向矢量、RIS导向矢量和NLOS节点至RIS导向矢量矩阵； 步骤3：根据LOS节点导向矢量、RIS导向矢量和NLOS节点至RIS导向矢量矩阵，建立接收信号模型，计算在感兴趣区域点处的平均合成功率； 步骤4：以所有目标区域集合中最小合成功率和保护区域集合中最大合成功率为目标，考虑恒模约束以及RIS反射系数约束，构建极小-极大多目标优化模型为： ； 其中，为第l个目标区域的优先级，，为正则化参数，，为目标区域中点处的平均合成功率，为目标区域中的点，L为目标区域的数量，为保护区域中点处的平均合成功率，为保护区域中的点，F为保护区域，为第m个节点在第个快拍发送的基带信号，，，表示波形长度，为无人机节点数量，为复数域，表示第n个反射单元的反射系数，为第n个反射单元的反射相位； 步骤5：根据所述极小-极大多目标优化模型，确定目标函数优化上界；具体包括：根据所述极小-极大多目标优化模型，结合半正定Hermitian矩阵和酉矩阵性质以及Rayleigh-Ritz定理，确定目标函数的优化上界为： ； 其中，，，、分别为LOSUAV和NLOSUAV发射的波形矩阵，为的最大特征值，为目标区域中LOS节点导向矢量，为RIS至目标区域中感兴趣区域点的广义导向矢量，表示RIS的反射系数矩阵，为NLOS节点至RIS导向矢量矩阵； 步骤6：对极小-极大多目标优化模型的目标函数进行平滑和近似，得到第一多目标优化模型； 步骤7：采用交替优化框架和黎曼共轭梯度算法对所述第一多目标优化模型进行优化求解，得到分布式无人机多目标区域合成功率。

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