恭喜重庆理工大学杨凡获国家专利权
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龙图腾网恭喜重庆理工大学申请的专利无人机辅助6G支持智能交通系统的资源分配方法及系统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:CN118785395B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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:202411165456.3,技术领域涉及:H04W72/044;该发明授权无人机辅助6G支持智能交通系统的资源分配方法及系统是由杨凡;喻涛;黄杰;赖显智;张妮;姚凤航;丁睿杰;蔡杰良;张鑫设计研发完成,并于2024-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本无人机辅助6G支持智能交通系统的资源分配方法及系统在说明书摘要公布了:本发明涉及物联网技术领域,具体公开了一种无人机辅助6G支持智能交通系统的资源分配方法及系统,针对无人机辅助的6G‑ITS网络中的重叠干扰和能量消耗问题,分析了网络中干扰的类型和相互关系,建立干扰超图模型,并基于该干扰超图模型设计一种减少重叠干扰的方法来提高频谱利用效率。然后,基于功率约束、干扰约束、EH约束和信干比约束,建立了不完美CSI下的EH优化模型。最后,使用IT‑EHRA算法来获得网络的最大EE下的功率分配。仿真结果表明了该方法及系统能有效提高能量利用率,延长无人机的工作时间,提高网络吞吐量,为无人机辅助的6G‑ITS网络的资源分配提供可行的解决方案。
本发明授权无人机辅助6G支持智能交通系统的资源分配方法及系统在权利要求书中公布了:1.无人机辅助6G支持智能交通系统的资源分配方法,其特征在于,包括步骤:S1、确定无人机辅助6G支持智能交通系统的网络结构;在所述步骤S1中,无人机辅助6G支持智能交通系统包含U个智能车辆即CAV以及B个基站即BS,U个智能车辆被分为M辆授权车辆即AV和N辆未授权车辆即UV;无人机辅助6G支持智能交通系统还设有N架无人机即UAV,一辆UV和一架无人机组成D2D即设备到设备对,无人机通过复用AV将上行频谱传输给UV;无人机辅助6G支持智能交通系统的带宽为W赫兹,平均分为L资源块即RB,每个资源块具有WL赫兹;无人机辅助6G支持智能交通系统共有J条子信道;S2、基于无人机辅助6G支持智能交通系统的网络结构确定无人机辅助6G支持智能交通系统的信道模型;S3、基于无人机辅助6G支持智能交通系统的网络结构确定无人机辅助6G支持智能交通系统的干扰类型;在所述步骤S3中,将D2D对和AV统一表示为DV,用DV表示D2D对和AV中的任何一个,则无人机辅助6G支持智能交通系统的干扰类型包括累积干扰和独立干扰;累积干扰是指,当多个DV同时运行时,其他DV产生的干扰超过单个DV的干扰阈值,该多个同时运行的DV之间产生累积干扰;独立干扰是指,在两个DV运行的场景中,当其中一个DV产生的干扰超过另一个DV的干扰阈值时,就会产生独立干扰;S4、基于超图理论,构建基于无人机辅助6G支持智能交通系统的网络结构和干扰类型的超图干扰模型;S5、基于无人机辅助6G支持智能交通系统的网络结构和信道模型确定无人机辅助6G支持智能交通系统的能效计算方式;在所述步骤S5中,无人机辅助6G支持智能交通系统的能效计算方式为: RSUM表示用户的总和速率,PSUM表示系统总功耗;RSUM由下式计算: 其中,γn,j表示UVn在第j个子信道上的信干燥比,γm表示AVm的信号干扰加噪声比;PSUM由下式计算: 其中,α表示功率放大器效率因数,Px表示电路模块的恒定功耗,pm,j和pn,j分别表示AVm和D2D对n在第j条子信道即子信道j上的发射功率;S6、以最大化无人机辅助6G支持智能交通系统的能效为目标,以基于超图干扰模型计算的干扰值不超过干扰阈值为约束,以满足无人机辅助6G支持智能交通系统的信号干扰加噪声比需求、能效需求、功率需求为约束,构建优化无人机辅助6G支持智能交通系统中发射机发射功率的优化问题;S7、基于信道学习确定无人机辅助6G支持智能交通系统的信道增益数据;所述步骤S7具体包括步骤:S71、收集N个UV的信道数据集为和M个AV的信道数据集为S72、将信道增益建模为多面体模型: 其中,表示AV的信道增益建模,表示UV的信道增益建模,表示第m个AV在第j个子信道上的信道增益集合,表示第n个UV在第j个子信道上的信道增益集合,和表示辅助变量;S73、使用信道数据集的样本均值来分别确定和的值;S74、设置信度为1-θ的校准函数式来调整样本集: 表示的先验分布,表示的先验分布,Pr{}表示括号内事件发生的概率;S75、计算Z和X: fD*表示用D*得到的校准函数的解,fH*表示用H*得到的校准函数的解,和分别是fD和fH的1-θ分位数的上界,fD表示样本集合的校准函数,fH表示样本集合的校准函数;S76、将步骤S73计算得到的和和步骤S75计算得到的Z和X代入步骤S72构建的多面体模型中,得到学习后的信道增益数据;S8、基于信道增益数据对优化问题进行求解,得到无人机辅助6G支持智能交通系统中发射机的发射功率。
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