1.基于智能反射面模块化的无人机毫米波信道模型建立方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、基于智能反射面辅助的无人机毫米波通信系统，建立基于智能反射面辅助的无人机毫米波近场信道模型，得到基于智能反射面辅助的无人机毫米波近场信道模型的复信道增益；

S2、将智能反射面分割成多个相同的子模块，并对每一个子模块内的反射单元重新编号，建立基于智能反射面模块化的无人机毫米波近场信道模型，得到基于智能反射面模块化的无人机毫米波近场信道模型的复信道增益；

S3、对步骤S2中基于智能反射面模块化的无人机毫米波近场信道模型进行简化，采用平面波取代球面波模拟电磁波的传播特性，建立基于智能反射面模块化的无人机毫米波远场信道模型，得到远场信道模型的复信道增益；基于远场信道模型的反射单元增益的最大化准则设计智能反射面模块化后的反射相位，所设计反射相位包括反射单元相关的反射相位和子模块相关的反射相位；反射单元相关的反射相位由平面波假设确定，子模块相关的反射相位由球面波假设确定；

S4、利用所设计的智能反射面模块化后的反射相位，求解基于智能反射面模块化的无人机毫米波近场信道模型接收信号功率的近似闭式表达式；

S5、根据得到的接收信号功率的近似闭式表达式，采用所设计的智能反射面模块化后的反射相位，计算基于智能反射面模块化的无人机毫米波近场信道模型的功率损失比；利用得到的功率损失比，探索智能反射面分块方案对无人机毫米波系统性能增益的影响。

2.根据权利要求1所述的基于智能反射面模块化的无人机毫米波信道模型建立方法，其特征在于，步骤S1中基于智能反射面辅助的无人机毫米波近场信道模型的复信道增益h1,p表示为：其中，π表示圆周率，δ1和δ2分别表示智能反射面上相邻行反射单元和相邻列反射单元的间距，λ表示无人机发射的电磁波波长，N1和N2分别是智能反射面行反射单元和列反射单元的数目，γa和γd分别表示无人机到智能反射面和智能反射面到接收端的路径损耗，表示无人机发射的电磁波在智能反射面法线上的投影， 表示经智能反射面反射的电磁波信号在智能反射面法线上的投影，e表示指数函数， 表示无人机第p个发射天线到第(n2,n1)个反射单元的距离， 表示第(n2,n1)个反射单元到接收端天线的距离，表示智能反射面上第(n2,n1)个反射单元的反射相位。

3.根据权利要求1所述的基于智能反射面模块化的无人机毫米波信道模型建立方法，其特征在于，步骤S2中智能反射面模块化的无人机毫米波近场信道模型的复信道增益h2,p表示为：其中，π表示圆周率，δ1和δ2分别表示智能反射面上相邻行反射单元和相邻列反射单元的间距，λ表示无人机发射的电磁波波长，γa和γd分别表示无人机到智能反射面和智能反射面到接收端的路径损耗， 表示无人机发射的电磁波在智能反射面法线上的投影，表示经智能反射面反射的电磁波信号在智能反射面法线上的投影，Q表示智能反射面的子模块数目，q表示智能反射面的子模块的下标索引，M1和M2分别表示每个子模块中的行反射单元和列反射单元的数目，m1和m2表示每个子模块中行反射单元和列反射单元的下标索引，e表示指数函数， 是第q个子模块的反射相位， 表示无人机第p个发射天线到第q个子模块中第(m2,m1)个反射单元的距离， 表示接收端天线到第q个子模块中第(m2,m1)个反射单元的距离。

4.根据权利要求1所述的基于智能反射面模块化的无人机毫米波信道模型建立方法，其特征在于，步骤S3中建立的基于智能反射面模块化的无人机毫米波远场信道模型的复信道增益h3,p，表示为：其中，π表示圆周率，δ1和δ2分别表示智能反射面上相邻行反射单元和相邻列反射单元的间距，λ表示无人机发射的电磁波波长，γa和γd分别表示无人机到智能反射面和智能反射面到接收端的路径损耗， 表示无人机发射的电磁波在智能反射面法线上的投影，表示经智能反射面反射的电磁波信号在智能反射面法线上的投影，Q表示智能反射面的子模块数目，q表示智能反射面的子模块的下标索引，M1和M2分别表示每个子模块中的行反射单元和列反射单元的数目，m1和m2表示每个子模块中行反射单元和列反射单元的下标索引，e表示指数函数， 是第q个子模块的反射相位，和 表示辅助变量，p表示发

射端天线单元的下标索引，P表示发射端天线单元的数目，δ表示发射端相邻天线单元间距，Ψa表示无人机到智能反射面中心的连线与x轴正方向之间的夹角，εa,q表示无人机到智能反射面上第q个子模块中心的距离，εd,q表示接收端天线到智能反射面上第q个子模块中心的距离，Φa,q表示无人机与智能反射面第q个子模块中心的连线与x轴正方向之间的夹角，Φd,q表示接收端天线到智能反射面第q个子模块中心的连线与x轴正方向之间的夹角，Ωa,q表示无人机与智能反射面上第q个子模块中心的连线与z轴正方向之间的夹角，Ωd,q表示接收端天线到智能反射面第q个子模块中心的连线与z轴正方向之间的夹角。

5.根据权利要求4所述的基于智能反射面模块化的无人机毫米波信道模型建立方法，其特征在于，基于模块化方案下的无人机毫米波远场信道模型的反射单元增益的最大化准则设计智能反射面模块化后的反射相位，包括：根据智能反射面模块化的无人机毫米波远场信道模型的复信道增益h3,p，智能反射面反射单元增益g(Q,M1,M2)表示为：为了实现最大的智能反射面反射单元增益，智能反射面模块化的反射相位表示为：

其中，αq表示与子模块q相关的常相位， 表示无人机与智能反射面第q个子模块中心的连线与x轴正方向之间的期望夹角， 表示接收端天线到智能反射面第q个子模块中心的连线与x轴正方向之间的期望夹角， 表示无人机与智能反射面上第q个子模块中心的连线与z轴正方向之间的期望夹角， 表示接收端天线到智能反射面第q个子模块中心的连线与z轴正方向之间的期望夹角；将 代入反射单元增益g(Q,M1,M2)，有：其中，sin表示为正弦函数，θq、△1和△2表示辅助变量，分别表示为：

依据反射单元增益可知当△1＝0、△2＝0和 时，反射单元增益

g(Q,M1,M2)有最大值g(Q,M1,M2)＝QM1M2； 和αq满足以下条件：

此时将 和αq代入 表达式，设计的智能反射面模块化的反

射相位为：

6.根据权利要求1所述的基于智能反射面模块化的无人机毫米波信道模型建立方法，其特征在于，步骤S4包括：S41、利用二阶泰勒近似，发射端到第q个子模块第(m2,m1)个反射单元的距离 和接收端到第q个子模块第(m2,m1)个反射单元的距离 近似表示为：其中，εa,q表示无人机到智能反射面上第q个子模块中心的距离，εd,q表示接收端天线到智能反射面上第q个子模块中心的距离，Ψa表示无人机到智能反射面中心的连线与x轴正方向之间的夹角，δ表示发射端相邻天线单元间距，δ1和δ2分别表示智能反射面上相邻行反射单元和相邻 列反射单元的间距， 和表示辅助变量，p表示发射端天线单元的下标索引，P表示发射端天线

单元的数目，M1和M2分别表示每个子模块中的行反射单元和列反射单元的数目，m1和m2表示每个子模块中行反射单元和列反射单元的下标索引，Φa,q表示无人机与智能反射面第q个子模块中心的连线与x轴正方向之间的夹角，Φd,q表示接收端天线到智能反射面第q个子模块中心的连线与x轴正方向之间的夹角，Ωa,q表示无人机与智能反射面上第q个子模块中心的连线与z轴正方向之间的夹角，Ωd,q表示接收端天线到智能反射面第q个子模块中心的连线与z轴正方向之间的夹角；

S42、将近似的距离 和 和步骤S3中所设计的反射相位代入步骤S2中智能反射面模块化的无人机毫米波近场信道模型的复信道增益后，接收信号功率表示为：其中，Pr为接收信号功率， 表示无人机发射的电磁波在智能反射面法线上的投影，表示经智能反射面反射的电磁波信号在智能反射面法线上的投影，εa表示无人机到智能反射面中心的距离，εd表示接收端天线到智能反射面中心的距离，Q表示智能反射面的子模块数目，q表示智能反射面的子模块的下标索引，f(η1,η2)为辅助变量，表示为辅助变量， 表示为辅助变量，λ表示无人机发射的电磁波波长；

S43、因为 和 辅助变量f(η1,η2)表示为：

其中，x和y为积分变量；

S44、使 f(η1,η2)被进一步表示成：

其中，t和τ为积分变量；

S45、利用菲涅尔积分函数，接收信号功率近似表示为：

其中，Pt表示发射信号功率，C(·)和S(·)表示为菲涅尔函数， 和

表示为辅助变量。

7.根据权利要求1所述的基于智能反射面模块化的无人机毫米波信道模型建立方法，其特征在于，步骤S5中基于智能反射面模块化的无人机毫米波近场信道模型的功率损失比Γ为：其中，Q表示智能反射面的子模块数目，q表示智能反射面的子模块的下标索引，C(·)和S(·)表示为菲涅尔函数， 和 表示为辅助变量，M1和M2分别表示每个子模块中的行反射单元和列反射单元的数目，δ1和δ2分别表示智能反射面上相邻行反射单元和相邻列反射单元的间距，η1和η2表示为辅助变量，λ表示无人机发射的电磁波波长。

8.基于智能反射面模块化的无人机毫米波信道模型建立系统，其特征在于，包括：

复信道增益计算单元，用于基于智能反射面辅助的无人机毫米波通信系统，建立基于智能反射面辅助的无人机毫米波近场信道模型，得到基于智能反射面辅助的无人机毫米波近场信道模型的复信道增益；

模块化后复信道增益计算单元，用于将智能反射面分割成多个相同的子模块，并对每一个子模块内的反射单元重新编号，建立基于智能反射面模块化的无人机毫米波近场信道模型，得到基于智能反射面模块化的无人机毫米波近场信道模型的复信道增益；

反射相位设计单元，用于对基于智能反射面模块化的无人机毫米波近场信道模型进行简化，采用平面波取代球面波模拟电磁波的传播特性，建立基于智能反射面模块化的无人机毫米波远场信道模型，得到远场信道模型的复信道增益；基于远场信道模型的反射单元增益的最大化准则设计智能反射面模块化后的反射相位，所设计反射相位包括反射单元相关的反射相位和子模块相关的反射相位；反射单元相关的反射相位由平面波假设确定，子模块相关的反射相位由球面波假设确定；

接收信号功率近似单元，用于利用所设计的智能反射面模块化后的反射相位，求解基于智能反射面模块化的无人机毫米波近场信道模型接收信号功率的近似闭式表达式；

功率损失比计算单元，用于根据得到的接收信号功率的近似闭式表达式，采用所设计的智能反射面模块化后的反射相位，计算基于智能反射面模块化的无人机毫米波近场信道模型的功率损失比；利用得到的功率损失比，探索智能反射面分块方案对无人机毫米波系统性能增益的影响。

9.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：

存储有可执行程序代码的存储器；

与所述存储器耦合的处理器；

所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行权利要求1‑7任一项所述的基于智能反射面模块化的无人机毫米波信道模型建立方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行权利要求1‑7任一项所述的基于智能反射面模块化的无人机毫米波信道模型建立方法的步骤。