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龙图腾网恭喜微网优联科技(成都)有限公司申请的专利基于5G Red Cap模组的无人机群协同通信及导航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：CN119766301B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510252880.X，技术领域涉及：H04B7/06；该发明授权基于5G Red Cap模组的无人机群协同通信及导航方法是由王洪涛;文晓;关欣赟;孙伟;甯杰设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于5G Red Cap模组的无人机群协同通信及导航方法在说明书摘要公布了：本发明属于通信技术领域，具体涉及基于5GRedCap模组的无人机群协同通信及导航方法，所述方法包括：步骤1：利用5GRedCap模块对无人机群组中各个无人机间的多径时空信道进行高分辨率采样，构造出链路信道矩阵；步骤2：基于各链路信道矩阵，针对每个无人机，结合其邻居集合构造联合信道矩阵，提取最优波束赋形向量；步骤3：根据最优波束赋形向量与链路信道矩阵，提取时延、相位和多普勒频移，估计出各无人机的位置信息；步骤4：根据得到的各无人机的位置信息和最优波束赋形向量，确保导航与通信协同优化。本发明能够有效抑制干扰、降低能耗，并确保通信链路稳定性和导航可靠性。

本发明授权基于5G Red Cap模组的无人机群协同通信及导航方法在权利要求书中公布了：1.基于5GRedCap模组的无人机群协同通信及导航方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：利用5GRedCap模块对无人机群组中各个无人机间的多径时空信道进行高分辨率采样，将各链路的时空信道数据离散化，构造出链路信道矩阵； 步骤2：基于各链路信道矩阵，针对每个无人机，结合其邻居集合构造联合信道矩阵，提取最优波束赋形向量； 步骤3：根据最优波束赋形向量与链路信道矩阵，提取时延、相位和多普勒频移，结合无人机间的初始相对位置关系，通过最小化定位误差的残差函数，估计出各无人机的位置信息； 步骤4：根据得到的各无人机的位置信息和最优波束赋形向量，预测各链路的有效信道增益，构造优化问题，同时规划无人机的飞行轨迹和动态通信资源分配，确保导航与通信协同优化； 步骤1中，无人机群组中的无人机与无人机之间的无线链路受到多条路径的影响，每条路径具备不同的衰减程度、相位、时延多普勒频移，信道冲激响应使用如下公式进行表示： ； 其中，表示表示无人机与无人机之间有效的路径数量，每一条路径对应一个信号分量；为第条路径的幅值衰落系数，反映信号在该路径上传播时的衰减程度；为第条路径的时延，表示信号从发射端到接收端经过该路径所花费的时间；为第条路径的多普勒频移；为第条路径的相位；为整数下标索引；为所有路径的时延的标准差；为高分辨率采样的采样时刻；为延时变量；为虚数符号； 步骤2中，通过求解如下广义特征值问题，基于各链路信道矩阵，针对每个无人机，结合其邻居集合构造联合信道矩阵，提取最优波束赋形向量： ； 其中，表示无人机的自链路信道矩阵；为矩阵的厄米共轭运算；为单位矩阵；为广义特征值问题中的特征值，求解该广义特征值问题时，选取与最大特征值对应的特征向量作为最优波束赋形向量；表示无人机的邻居集合；无人机的最优波束赋形向量满足以下约束：；表示无人机的接收噪声功率；为无人机与无人机之间的链路信道矩阵； 步骤3中，根据最优波束赋形向量与链路信道矩阵，设提取的时延为，相位为，多普勒频移为，结合无人机间的相对位置关系，采用如下公式，定义最小化定位误差的残差函数： ； 其中，为无人机的初始位置；为无人机的初始位置；为多普勒频移方差；为时延方差；为相位方差；为无人机的速度向量；为无人机的速度向量；为转置运算；为无人机的初始位置的Y轴坐标；为无人机的初始位置的Y轴坐标；为无人机的初始位置的X轴坐标；为无人机的初始位置的X轴坐标；为载波波长；是光速； 步骤4中，通过如下公式，构造优化问题，同时规划无人机的飞行轨迹和动态通信资源分配，确保导航与通信协同优化： ; 其中，为无人机的发射功率；为无人机的目标位置，通过求解该优化问题，计算得到使得最小时对应的和；为L2范数运算；干扰衰减系数，取值范围为2到5；为估计出的无人机的位置；为预测的无人机与无人机间的有效链路增益。

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