1.一种针对空中RIS姿态变化的通信网络优化方法，其特征在于：包含空中RIS辅助的通信网络场景，所述空中RIS辅助的通信网络场景包含基站与地面用户的通信环境及UAV‑RIS的控制环境；

所述基站与地面用户的通信环境包含地面用户集合与基站；在该环境下，基站在同一时刻可为多个地面用户提供通信服务；其中，基站与用户间的通信链路分为两种：直接链路和反射链路；所述直接链路为信号通过自由空间传播直接传输到地面用户；所述反射链路为信号自基站发出，经过空中RIS反射后，传输给地面用户；

所述UAV‑RIS的控制环境包含UAV和RIS阵列；在该控制环境下，无人机平台作为载体，通过灵活的飞行能力，在基站与地面用户之间提供空中信号反射中继；在飞行和悬停过程中，无人机受惯性及空气阻力的影响，其机身姿态包括滚转角、俯仰角和偏航角会动态变化，进而导致RIS反射角度和信号入射角的偏移，从而引起波束对准误差和信道增益波动，直接影响反射链路的通信性能；

具体包括如下步骤：

步骤1，无人机搭载RIS悬停或飞行在地面用户上空；基站通过下行链路向空中RIS发送通信信号，RIS通过实时相位调控对信号进行反射增强和波束调整，确保反射信号精准对准目标用户方向；通过反射链路将优化后的信号传递给地面用户；

步骤2，为了应对UAV姿态变化，包括滚转角、俯仰角和偏航角，对接收和反射信号的角度影响，即对系统通信性能的影响，基于SAC深度强化学习方法来联合优化UAV的姿态和RIS相移，从而最大化系统通信速率和；

步骤3，在每个时隙l，通过对空中RIS姿态和UAV轨迹的状态分析，确定最优策略，UAV根据得出的最优策略进行下一步的动作展开；

所述的空中RIS辅助的无线通信场景包括K个单天线用户设备、一个多天线基站和一架底部搭载RIS的UAV；UAV的整个飞行周期为T，为便于处理，将总飞行时间T等间隔划分为L个时隙，每个时隙的长度为δ＝T/L；在相邻时隙之间，UAV的位置会发生变化；采用三维笛卡尔坐标系对UAV的飞行状态进行建模，设UAV的飞行高度为固定值H；在第l个时隙下，UAV的位置坐标表示为q[l]＝(x[l],y[l],H)；

RIS角度计算与姿态变换：在局部坐标系中，空中RIS的初始单位法向量表示为e；首先进行初始平移转换，将坐标原点(0,0,0)平移至UAV的瞬时位置(x[l],y[l],H)，从而确保RIS在全局参考系中的精确空间定位；借助旋转变换来调整姿态，通过欧拉角参数化的一系列旋转操作实现姿态校正；旋转变换包括三个连续操作：绕x轴旋转的滚转角，绕y轴旋转的俯仰角和绕z轴旋转的偏航角，分别记为φ[l],θ[l], 控制这些旋转的相应变换矩阵表示为：其中，Rφ为控制滚转角的变换矩阵，Rθ为控制俯仰角的变换矩阵， 为控制偏航角的变换矩阵；

则完整的姿态变换矩阵为 应用该坐标变换后，可以在全局坐标系下推

导出空中RIS的单位法向量为e⊥＝RBEe，其中e表示空中RIS的初始法向量，相乘后得到的e⊥为变换后的单位法向量；从基站到空中RIS的入射信号及从空中RIS反射至地面用户的反射信号，其单位方向向量表述为：其中 和 分别表示在时隙l，基站或用户设备到空中RIS的方位角和仰角；

通过采用这些方向向量，可以推导出空中RIS平面法向量与入射/反射信号之间的夹角为：通信模型：在任意时隙下，基站与空中RIS之间及空中RIS与地面用户之间的信道增益分别表示为HB,R[l]和hR,k[l]；

由于空中RIS的实际增益受到信号入射角和反射角的显著影响，实际增益模型引入了考虑方位角和俯仰角的表达式；空中RIS的实际增益可以建模为空中RIS的最大指向性系数与反射角度特性函数的乘积其中， 和 分别表示基站到空中RIS的接收增益和

空中RIS到用户设备的发射增益； 和 分别为基站到空中

RIS方向上和空中RIS到用户设备方向上的归一化方向辐射函数；

为了更精准地描述RIS的增益特性，引入了最大指向性系数Dmax和归一化方向辐射函数F(ζ,η)；该函数反映了空中RIS的方向辐射特性，建模为指数‑兰伯特辐射模型，其表达式为其中ζ和η分别表示方位角和俯仰角，用于定义地面用户与空中RIS之间的空间关系；

基于这些数学表达式，进一步推RIS增益表达式为：

其中Φ[l]为RIS相移矩阵，该表达式反映了RIS对反射信号的角度选择特性，即当反射角满足一定条件时，RIS才能有效反射信号，否则信号无法反射；

进一步地，在空中RIS辅助无线通信系统中，地面用户在时隙l接收的信号以表示为：其中vk[l]为基站到地面用户的复合信道，包括基站到地面用的直接链路和反射链路；

wk[l]为波束赋形向量；xk[l]是发送信号；nk为加性白高斯噪声且服从复高斯分布，噪声方2

差为σ；地面用户在时隙l内的通信速率为：

2.根据权利要求1所述的一种针对空中RIS姿态变化的通信网络优化方法，其特征在于：在步骤1中，环境采用三维笛卡尔坐标系，UAV在固定高度水平飞行，地面用户随机分布。

3.根据权利要求1所述的一种针对空中RIS姿态变化的通信网络优化方法，其特征在于：在步骤2中，接收和反射信号的角度将由欧拉角表示，从而表示接收和反射波束，计算出系统通信速率和；基于SAC深度强化学习方法是通过最大熵策略来提升探索效率，使得在策略评估和策略改进阶段能够平衡探索与利用。

4.根据权利要求1所述的一种针对空中RIS姿态变化的通信网络优化方法，其特征在于：在步骤3中，最优策略包括：根据当前环境，调整UAV的飞行轨迹和空中RIS的姿态，从而确保最优信号入射角和反射角，进而最大化RIS的信道增益，提升系统的通信性能。