1.一种IRS辅助多天线UAV视频传输系统中的能耗最小化方法，其特征在于，所述方法包括：S1：利用基于UAV的空中视频监控系统构建网络模型、通信模型，以及能耗模型；

其中，所述基于UAV的空中视频监控系统包括K个单天线的地面用户GUs，一个多天线旋翼UAV，以及GUs附近建筑物上具有N个反射单元的智能反射表面IRS，从而建立UAV‑IRS‑GUs链路；

S2：根据对无人机轨迹、飞行时间、波束成形向量以及IRS反射角的联合优化，构建最小化无人机总能耗模型P1，其中所述无人机的总能耗包括推进能耗和通信能耗；

S3：将所述最小化无人机总能耗模型P1通过第一阶段算法和第二阶段算法进行问题优化，其中，第一阶段算法采用路径离散化方法、交替优化方法和连续凸逼近算法最小化所述无人机的推进能耗；第二阶段算法采用基于惩罚的块坐标下降技术的双循环迭代算法最小化所述无人机的通信能耗。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用基于UAV空中视频监控系统构建网络模型，具体包括：将UAV设置在固定高度H0飞行，并确定UAV的起点位置和终点位置分别为qI和qF；其中，UAV飞行时间用T表示，时刻t∈[0,T]，UAV的三维位置和速度分别用q(t)和v(t)表示；

将IRS部署在楼宇顶部，以协助UAV服务GUs；对于IRS的每个反射单元n∈{1,…,N}，反射幅度βn∈[0,1]和反射角θn∈[0,2π)由IRS的智能控制器独立调整，以实现被动波束成形增益。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用基于UAV的空中视频监控系统构建通信模型，具体包括：假设第k个地面用户和UAV间的信道遵循Rayleigh衰落，相应的信道系数可以表示为其中α1表示该信道的路径损耗指数， 其中表示载波波长，c是光速，fc是载波频率；du,k(t)表示UAV与第k个地面用户在t时刻的三维距离；

设置变量 遵循独立同分布的圆对称复高斯分布，其均值为零，方差为1，表示为

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，利用基于UAV的空中视频监控系统构建能耗模型，具体包括：令无人机总能耗包括通信能耗和推进能耗，则有 其中

Pcom(t)和Pfly(t)分别表示无人机在t时刻的通信功率和推进功率。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

无人机在t时刻的通信功率表示为：

无人机在t时刻的推进功率表示为：

其中，k表征第k个地面用户，wk(t)表征第k个地面用户的波束成形向量，P0表征无人机悬停状态下的叶片功率；Ω表征无人机旋翼叶片角速度；r表征无人机旋翼半径；Pi表征无人机悬停状态下诱导功率；v0表征无人机悬停状态下的平均转子诱导速度；d0表征机身阻力；ρ表征空气密度；s表征无人机转子坚固度；Ar表征无人机转子盘面积。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据对无人机轨迹、飞行时间、波束成形向量以及IRS反射角的联合优化，构建最小化无人机总能耗模型P1，具体包括：联合优化无人机三维轨迹{q(t)}，飞行时间T，波束成形向量{wk(t)}和IRS反射角{u(t)}，优化问题模型描述为：约束条件包括：

q(0)＝qI,q(T)＝qF,

‖v(t)‖≤Vmax,t∈[0,T].

其中，u(t)表征IRS在t时刻的反射角向量；un(t)表征u(t)中的第n个元素；B为带宽；

SINRk(t)表征第k个地面用户在t时刻的SINR；βk表征第k个地面用户的最大可容忍时延；v(t)表征UAV在t时刻的速度；Vmax表征UAV最大速度。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述 用于限制反射角范围，所述 用于给出视频传输的QoS要求，所述‖v(t)‖≤Vmax,t∈[0,T]用于限制无人机速度。

8.一种IRS辅助多天线UAV视频传输系统中的能耗最小化装置，其特征在于，包括：处理器；

用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1至权利要求7中任一项所述的IRS辅助多天线UAV视频传输系统中的能耗最小化方法。