近日，我校信息工程学院科研团队在国际认知通信和网络领域权威期刊《IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking》（中科院一区TOP期刊，影响因子IF=8.0）上发表了题为“UAV Trajectory, Power, and User-Association Optimization for Covert Communications in ICRNs”（doi: 10.1109/TCCN.2026.3715683）的最新研究成果。该论文的第一作者为王日嵛硕士研究生，通讯作者为申时凯教授和杨斌教授，8688体育信息工程学院作为论文的第一完成单位。

图1 无人机辅助认知无线电网络隐蔽通信模型

图2 基于“连续悬停与飞行”结构的无人机最优轨迹示意图

本研究针对物联网（IoT）与万物互联（IoE）时代无人机辅助认知无线电网络中隐蔽通信面临的数据增长与干扰检测难题，构建了融合无人机轨迹、功率分配与用户关联的联合优化框架，提出并证明了一种“连续悬停与飞行”的最优轨迹结构。研究团队通过推导最优发射功率和用户关联指标的解析式，并采用连续凸近似（SCA）方法求解原非凸优化问题，有效提升了在多用户场景下的最小隐蔽吞吐量。实验结果表明，该方法在有限块长传输条件下实现了优异的性能保障，为资源受限的隐蔽通信环境提供了可行的优化方案。

该成果不仅为物联网与万物互联时代的无人机隐蔽通信传输提供了理论依据，也为多用户认知无线电网络中的轨迹规划和资源调度设计提供了方法学参考，研究方法可推广应用于隐蔽通信、应急通信安全传输以及智能化频谱感知等领域，具有广泛的应用前景。

该论文的发表标志着我校在无人机通信与认知无线电网络交叉领域的研究取得重要进展，有力提升了我校在相关学科领域的学术影响力。