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龙图腾网获悉广州航海学院申请的专利一种超密集网络的STAR-RIS参数配置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：CN118487649B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202410687323.6，技术领域涉及：H04B7/185；该发明授权一种超密集网络的STAR-RIS参数配置方法是由张国斌;杨芷晴;陈瀚;李晓滨设计研发完成，并于2024-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种超密集网络的STAR-RIS参数配置方法在说明书摘要公布了：本发明涉及通信网络技术领域，公开了一种超密集网络的STAR‑RIS参数配置方法。本申请首先构建超密集通信网络模型，该超密集通信网络模型包含基站、用户终端和配置有STAR‑RIS模块的无人机，该无人机能够将基站发送的信号进行反射和透射。接着，基于超密集通信网络模型中各个通信设备的类型构建速率模型和功率模型，以构建效益目标函数，并结合SAC算法进行迭代计算，求解该效益目标函数为最大值的优化问题，得到效益目标函数为最大值时超密集通信网络的各个参数。基于超密集通信网络模型构建的效益目标函数体现工程应用性能，通过SAC算法求解效益目标函数为最大值的优化问题优化性能好，得到的网络参数能够在保证效益最优的前提下兼顾速率和功率。

本发明授权一种超密集网络的STAR-RIS参数配置方法在权利要求书中公布了：1.一种超密集网络的STAR-RIS配置和管理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：构建超密集通信网络模型；所述超密集通信网络包括宏基站和各个通信设备，所述通信设备包括基站、用户终端以及无人机；所述无人机配置有STAR-RIS模块，用于将所述宏基站发送的信号进行反射和透射；其中，所述基站为小基站；步骤二：基于该超密集通信网络模型中各个通信设备的类型，构建超密集通信网络的速率模型和功率模型；步骤三：基于所述超密集通信网络的速率与功率的第一比值，构建效益目标函数；步骤四：将通信速率以及所述无人机个数作为状态空间、将各个坐标设备部署情况作为动作空间、将所述超密集通信网络的能量效率作为奖励，通过SAC算法进行迭代计算，求解效益目标函数为最大值的优化问题，以得到所述效益目标函数为最大值时，超密集通信网络的各个网络参数；所述网络参数包括所述超密集通信网络的功率、各个所述无人机对应的相移、各个所述无人机的坐标以及各个所述基站的坐标；步骤一所述构建超密集通信网络模型，包括：定义基站集合和无人机集合；定义各个无人机的坐标、无人机的总数量、各个基站的坐标以及基站的总数量；定义各个基站到对应的用户终端的信道增益和块衰落；所述块衰落包括路径衰落、选择性频率衰落和阴影衰落；根据宏基站到各个用户终端的信道、宏基站到各个无人机的信道以及各个无人机到对应的用户终端的信道，分别得到宏基站到各个无人机的路径损耗以及各个无人机到对应的用户终端的路径损耗；定义宏基站到用户的传输的信道增益；分别定义各个基站对应的用户终端接收信号时的信噪比和各个无人机对应的用户终端接收信号时的信噪比；步骤二所述基于该超密集通信网络模型中各个通信设备的类型，构建超密集通信网络的速率模型和功率模型，包括：根据基站对应的用户终端接收信号时的信噪比，定义基站对应的用户终端的速率；根据无人机对应的用户终端接收信号时的信噪比，定义无人机对应的用户终端的速率；根据各个基站对应的用户终端的速率和各个无人机对应的用户终端的速率之和，得到超密集通信网络的速率模型；根据各个基站对应的用户终端的功率和各个无人机对应的用户终端的功率之和，得到超密集通信网络的功率模型；步骤三所述基于所述超密集通信网络的速率与功率的第一比值，构建效益目标函数包括：基于所述超密集通信网络的速率模型和功率模型，获得所述超密集通信网络的速率与功率的第一比值；根据基站与无人机分别对应的资源量，计算所述超密集通信网络的资源总量；根据所述第一比值与所述资源总量之间的第二比值，构建所述效益目标函数。

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