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龙图腾网恭喜北京科技大学;北京科技大学顺德研究生院申请的专利一种认知无人机网络的3D频谱共享方法及装置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：CN113852966B 。

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：202111234772.8，技术领域涉及：H04W16/14；该发明授权一种认知无人机网络的3D频谱共享方法及装置是由杜利平;谭英;陈月云设计研发完成，并于2021-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种认知无人机网络的3D频谱共享方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种认知无人机网络的3D频谱共享方法及装置，涉及无线通信技术领域。通过基于视距概率模型及无人机位置的灵活性构建三维复合时空频谱感知模型，并推导无人机间无干扰的传输概率，得到认知无人机网络下行链路可取得的吞吐量。再制定认知无人机网络吞吐量优化模型，通过联合优化无人机感知时间、传输功率以及飞行高度最大化下行链路吞吐量。本发明通过对无人机感知时间、无人机传输功率以及无人机飞行高度联合优化，使得认知无人机网络下行链路吞吐量最大化，有效利用地面基站的空闲频谱资源，进一步提高频谱利用率和吞吐量。

本发明授权一种认知无人机网络的3D频谱共享方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种认知无人机网络的3D频谱共享方法，其特征在于，包括：S1：获取地面基站、无人机以及无人机接收机的坐标；所述步骤S1中，获取地面基站、无人机以及无人机接收机的坐标，包括：S11：以地面基站为原点建立三维笛卡尔坐标系；设定所述地面基站的传输区域半径为Rp，感知区域半径为Rs；所述地面基站传输功率为PD；S12：将N架无人机随机均匀地分布在以Rs为半径的半球中；所述无人机的三维坐标表示为xi,yi,zi；所述无人机的传输功率为地面上的无人机接收机随机均匀地分布在以Rs为半径的地面区域中，所述无人机接收机三维坐标表示为S2：计算所述无人机空对地信道模型参数，创建3D时空频谱感知模型；所述步骤S2中，计算无人机空对地信道模型参数，创建3D时空频谱感知模型，包括：S21：根据无人机和地面基站的坐标，根据下述公式1确定地面基站到无人机的视距传播概率： 根据下述公式2确定非视距传播概率： 其中，是地面基站到无人机的视距传播概率；是地面基站到无人机的非视距传播概率；B和C是取决于传播环境的常数，是所述地面基站到所述无人机的仰角，表示所述无人机到所述地面基站的水平距离；S22：根据无人机和无人机接收机的坐标，根据下述公式3确定无人机到其对应的无人机接收机的视距传播概率为： 根据下述公式4确定非视距传播概率为： 其中，是无人机到其对应的无人机接收机的视距传播概率；是无人机到其对应的无人机接收机的非视距传播概率；为所述无人机接收机到对应的所述无人机的仰角；表示所述无人机到对应的所述无人机接收机的水平距离；S23：根据公式1-4，创建3D时空频谱感知模型，所述3D时空频谱感知模型采用下述公式5表示： 其中，H0表示地面基站空闲或无人机位于地面基站的传输区域外，H1表示无人机位于地面基站传输区域内且地面基站处于工作状态；yin表示第i架无人机接收到第n个样本信号，sin是地面基站传输信号，nin是以零为均值、以为方差的高斯白噪声；表示第i架无人机到地面基站的距离；g是无人机到地面基站的信道增益，参数η＜1是非视距传播的过度衰减因子，αGA是地面节点到空中节点间的路径损耗指数；S3：计算所述无人机3D时空频谱感知下的误检概率和检测概率；S4：基于无人机的分布以及预先设定的最小距离约束计算出无人机间无干扰的传输概率；S5：计算无人机位于地面基站传输区域内以及传输区域外获得的下行链路吞吐量；S6：构建认知无人机网络下行链路吞吐量的优化模型，使所述下行链路吞吐量最大化，完成认知无人机网络的3D频谱共享；所述步骤S6中，构建认知无人机网络下行链路吞吐量的优化模型，使所述下行链路吞吐量最大化，完成认知无人机网络的3D频谱共享，包括：S61：获取所述认知无人机网络下行链路吞吐量中的最大化函数的自变量以及约束条件，创建认知无人机网络下行链路吞吐量的优化模型；所述优化模型为公式15： 其中，OP表示优化问题；s.t表示约束条件；RNET表示认知无人机网络下行链路吞吐量；Iup表示地面基站干扰大小，Ith表示地面基站可容忍的最大干扰阈值，表示最小检测概率阈值，Pd,i表示第i架无人机的检测概率，PU,min和PU,max表示无人机最小传输功率和最大传输功率，zi表示第i架无人机飞行的高度，Hmin和Hmax表示无人机飞行的最小高度和最大高度；S62：基于所述优化模型，获取无人机群的感知时间、传输功率和飞行高度优化结果，完成认知无人机网络的3D频谱共享。

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