1.基于智能反射面辅助的无人机几何模型建立方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、根据无人机UAV、智能反射面IRS和接收端三者之间的位置关系，建立基于智能反射面IRS辅助的无人机几何模型，并得到信道的复信道增益；

复信道增益表示如下：

其中，

其中，t表示时间变量，hpq(t)表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间多径分量的复信道增益， 表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间直射分量的复信道增益， 表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间散射分量的复信道增益， 表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间的直射分量经智能反射面IRS反射后的复信道增益， 表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间的散射分量经智能反射面IRS和散射体散射后的复信道增益，θmn(t)表示智能反射面IRS在t时刻的反射相位，Gt表示发端天线增益，Gr表示收端天线增益， 表示无人机UAV到用户端的路径损耗，K表示莱斯因子， 表示无人机UAV到智能反射面IRS的路径损耗，π表示圆周率，λ表示载波波长，ξpq(t)表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间的时变距离，fpq(t)表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间直射分量的时变多普勒频移，N1表示散射体 的数目， 表示无人机UAV天线单元p和散射体 之间的时变距离，表示散射体 和用户端天线单元q之间的时变距离， 表示经散射体 的散射分量的时变多普勒频移，ξpmn(t)表示无人机UAV天线单元p和(m,n)‑th智能反射单元之间的时变距离，ξmnq(t)表示(m,n)‑th智能反射单元和用户端天线单元q之间的时变距离，fpqmn(t)表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间多径分量经(m,n)‑th智能反射单元后的时变多普勒频移，N2表示散射体 的数目，ξmnn2(t)表示(m,n)‑th智能反射单元和散射体之间的时变距离， 表示散射体 和用户端天线单元q之间的时变距离，表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间多径分量经智能反射面IRS和散射体后的时变多普勒频移；

S2、根据基于智能反射面IRS辅助的无人机几何模型，以接收信号功率最大化原则设计优化问题；

S3、根据接收信号的功率主要集中在经智能反射面IRS反射的直射分量上，化简优化问题；

S4、根据化简的优化问题，求解最优的智能反射面IRS反射相位；

S5、确定无人机、用户端和智能反射面IRS之间的时变参数；

S6、通过步骤S4和步骤S5中得到时变反射相位、时变距离和时变多普勒频移，求解基于智能反射面IRS辅助的空时相关性函数，通过相关性分析来确定智能反射面IRS对无人机信道特性的影响。

2.根据权利要求1所述的基于智能反射面辅助的无人机几何模型建立方法，其特征在于，步骤S2中优化问题表示如下：其中，t表示时间变量，θmn(t)表示智能反射面IRS在t时刻的反射相位， 表示统计性均值运算，hpq(t)表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间多径分量的复信道增益。

3.根据权利要求1所述的基于智能反射面辅助的无人机几何模型建立方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：S31、考虑比较集中的接收信号功率，化简步骤S1的优化问题，简化公式如下：

其中，

其中， 表示统计均值运算，t表示时间变量， 和 表示辅

助变量，cos(·)表示余弦函数， 表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间直射分量的时变相位， 表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间的多径分量经(m,n)‑th智能反射单元后的时变相位，N1表示散射体 的数目， 表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间的多径分量经散射体 后的时变相位，表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间的多径分量经(m’,n’)‑th智能反射单元后的时变相位，M表示智能反射面IRS行反射单元的数目，N表示智能反射面IRS列反射单元的数目，π表示圆周率，λ表示载波波长，ξpq(t)表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间的时变距离，fpq(t)表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间直射分量的时变多普勒频移， 表示无人机UAV天线单元p和散射体 之间的时变距离， 表示散射体 和用户端天线单元q之间的时变距离， 表示经散射体 的散射分量的时变多普勒频移，ξpmn(t)表示无人机UAV天线单元p和(m,n)‑th智能反射单元之间的时变距离，ξmnq(t)表示(m,n)‑th智能反射单元和用户端天线单元q之间的时变距离，fpqmn(t)表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间多径分量经(m,n)‑th智能反射单元后的时变多普勒频移，θmn(t)表示(m,n)‑th智能反射单元的时变反射相位，Gt表示发端天线增益，Gr表示收端天线增益， 表示无人机UAV到用户端的路径损耗，K表示莱斯因子， 表示无人机UAV到智能反射面IRS的路径损耗，δM表示行反射单元相邻的天线间距，δN表示列反射单元相邻的天线间距；

S32、假定辅助变量为 和 其中 并

假定智能反射面的时变反射相位为 优化问题进一步化简如下：

其中， 和 均表示辅助变量。

4.根据权利要求1所述的基于智能反射面辅助的无人机几何模型建立方法，其特征在于，步骤S4中得到的最优的智能反射面IRS反射相位θmn(t)由以下公式表示：其中，

其中，π表示圆周率，λ表示载波波长，t表示时间变量，ξpmn(t)表示无人机UAV天线单元p和(m,n)‑th智能反射单元之间的时变距离，ξmnq(t)表示(m,n)‑th智能反射单元和用户端天线单元q之间的时变距离，fpqmn(t)表示经(m,n)‑th智能反射单元反射分量的时变多普勒频移， 表示辅助变量，sgn(·)表示符号函数，arctan(·)表示反正切函数，χA表示辅助变量，χB表示辅助变量， 表示辅助变量，cos(·)表示余弦函数， 表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间的时变相位，sin(·)表示正弦函数， 表示辅助变量，表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间的多径分量经散射体 后的时变相位， 表示散射体 的方位角， 表示散射体 的仰角， 表示方位角概率密度函数， 表示仰角概率密度函数。

5.根据权利要求1所述的基于智能反射面辅助的无人机几何模型建立方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：S51、求解无人机UAV天线单元p到用户端天线单元q的时变距离ξpq(t)，计算公式如下：ξpq(t)＝||dpq(t)|| (6)；

其中

vR＝vR[cosγR,sinγR,0]；

其中，||·||表示范数运算，t表示时间变量，ξpq(t)表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间时变距离，dpq(t)表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间的时变距离向量， 表示无人机UAV天线单元p的位置向量，NT表示无人机UAV天线单元数目，p表示无人机UAV天线单元位置索引，δT表示无人机UAV相邻天线单元间距，θT表示无人机UAV天线单元方向，sin(·)表示正弦函数，cos(·)表示余弦函数，tan(·)表示正切函数，ξTR表示无人机UAV和用户端的水平距离，θTR表示无人机UAV天线单元相对于用户端的方向，βTR表示无人机UAV天线单元相对于用户端的仰角， 表示用户端天线单元q的位置向量，NR表示用户端天线单元数目，q表示用户端天线单元位置索引，δR表示用户端相邻天线单元间距，θR表示用户端天线单元方向，vT表示无人机UAV速度向量，vR表示用户端速度向量，vT表示无人机UAV速度大小， 表示无人机UAV运动方向仰角，γT表示无人机UAV运动方向方位角，vR表示用户端速度大小，γR表示用户端运动方向方位角；

求解无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间直射分量的时变多普勒频移fpq(t)，计算公式如下：其中，λ表示载波波长；

S52、求解无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q分别到散射体 的时变距离和 计算公式如下：其中，

其中， 表示无人机UAV天线单元p和散射体 之间的时变距离， 表示散射

体 和用户端天线单元q之间的时变距离， 表示无人机UAV天线单元p和散射体之间的时变距离向量， 表示散射体 和用户端天线单元q之间的时变距离向量，表示用户端到散射体 的水平距离， 表示散射体 的方位角， 表示散射体的仰角；

经散射体 散射分量的时变多普勒频移 计算公式如下：

其中，λ表示载波波长；

S53、求解无人机UAV天线单元p、用户端天线单元q分别和(m,n)‑th智能反射单元的时变距离ξpmn(t)和ξmnq(t)，计算公式如下：ξpmn(t)＝||dpmn(t)|| (11)；

ξmnq(t)＝||dmnq(t)|| (12)；

其中，

其中，ξpmn(t)表示无人机UAV天线单元p和(m,n)‑th智能反射单元之间的时变距离，ξmnq(t)表示(m,n)‑th智能反射单元和用户端天线单元q之间的时变距离，dpmn(t)表示无人机UAV天线单元p和(m,n)‑th智能反射单元之间的时变距离向量，dmnq(t)表示(m,n)‑th智能反射单元反射和用户端天线单元q之间的时变距离向量， 表示(m,n)‑th智能反射单元的位置向量，M表示智能反射面的行反射单元数目，m表示智能反射单元的行位置索引，δM表示智能反射面IRS相邻的行反射单元间距，θIRS表示智能反射面IRS的排列方向，N表示智能反射面的列反射单元数目，n表示智能反射单元的列位置索引，δN表示智能反射面相邻的列反射单元间距，ξIRSR表示智能反射面和用户端的水平距离；

求解经(m,n)‑th智能反射单元反射分量的时变多普勒频移fpqmn(t)，计算公式如下：S54、求解散射体 和用户端天线单元q的时变距离 计算公式如下：

其中，

其中， 表示散射体 和用户端天线单元q之间的时变距离， 表示经散射

体 和用户端天线单元q之间的时变距离向量， 表示用户端到散射体 的水平距离， 表示散射体 的方位角， 表示散射体 的仰角；

求解经智能反射面和散射体 散射分量的多普勒频移 计算公式如下：

6.根据权利要求1所述的基于智能反射面辅助的无人机几何模型建立方法，其特征在于，步骤S6包括以下步骤：S61、利用步骤S3和步骤S4中得到的时变参数，求解智能反射面IRS辅助的无人机几何信道空时相关性函数，计算公式如下：其中：

其中， 表示无人机UAV天线单元和用户端天线单元之间直射分量的空

时相关性， 表示无人机UAV天线单元和用户端天线单元之间散射分量的空

时相关性， 表示无人机UAV天线单元和用户端天线单元之间经智能反射面

IRS反射的直射分量的空时相关性， 表示无人机UAV天线单元和用户端天

线单元之间经智能反射面IRS和散射体 反射的散射分量的空时相关性，t表示时间变量，δT表示无人机UAV天线单元之间的天线间距，δR表示用户端天线单元之间的天线间距，τ表示传播时延，K表示莱斯因子，λ表示载波波长，π表示圆周率，ξpq(t)表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间的时变距离，ξp′q′(t+τ)表示无人机UAV天线单元p′和用户端天线单元q′之间的时变距离，fpq(t)表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间直射分量的时变多普勒频移，fp′q′(t+τ)表示无人机UAV天线单元p′和用户端天线单元q′之间直射分量直射链路的时变多普勒频移， 表示无人机UAV天线单元p和散射体 之间的时变距离， 表示散射体 和用户端天线单元q之间的时变距离， 表示无人机UAV天线单元p′和散射体 之间的时变距离， 表示散射体 和用户端天线单元q′之间的时变距离， 表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间散射分量的时变多普勒频移， 表示无人机UAV天线单元p′和用户端天线单元q′之间散射分量的时变多普勒频移， 表示散射体 的方位角， 表示散射体 的仰角， 表示散射体 方位角的概率密度函数， 表示散射体 的仰角的概率密度函数，

ξpmn(t)表示无人机UAV天线单元p和(m,n)‑th智能反射单元之间链路的时变距离，ξmnq(t)表示(m,n)‑th智能反射单元和用户端天线单元q之间链路的时变距离，ξp′mn(t+τ)表示无人机UAV天线单元p′和(m,n)‑th智能反射单元之间链路的时变传播距离，ξmnq′(t+τ)表示(m,n)‑th智能反射单元和用户端天线单元q′之间链路的时变传播距离，fpqmn(t)表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间多径分量经(m,n)‑th智能反射单元后的时变多普勒频移，fp′q′mn(t+τ)表示无人机UAV天线单元p′和用户端天线单元q′之间多径分量经(m,n)‑th智能反射单元后的时变多普勒频移，N表示智能反射面IRS的列反射单元数目，n表示智能反射单元的列位置索引，M表示智能反射面IRS的行反射单元数目，m表示智能反射单元的行位置索引， 表示散射体 和用户端天线单元q之间链路的时变传播距离， 表示散射体 和用户端天线单元q′之间链路的时变传播距离， 表示无人机UAV天线单元p和用户端天线单元q之间多径分量经智能反射面IRS和散射体 后的时变多普勒频移， 表示无人机UAV天线单元p′和用户端天线单元q′之间多径分量经智能反射面IRS和散射体 反射分量的时变多普勒频移， 表示散射体 的方位角， 表示散射体 的仰角， 表示散射体 方位角的概率密度函数， 表示散射体 的仰角的概率密度函数，exp(·)表示指数函数，κ表示散射环境因子，μ表示散射分量的平均到达角，I0表示零阶贝塞尔函数，|·|表示绝对值函数，βmax表示散射体的最大仰角；

S62、利用得到的空时相关性函数，确定智能反射面IRS、智能反射单元数目和智能反射单元尺寸对无人机UAV信道统计特性的影响。