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龍圖騰網獲悉吉林大學申請的專利一種智能反射面輔助的無人機安全通信方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116996867B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311049636.0，技術領域涉及：H04W12/02；該發明授權一種智能反射面輔助的無人機安全通信方法是由孫庚;謝雯雯;李家輝;孫澤敏;梁爽;何龍設計研發完成，并于2023-08-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種智能反射面輔助的無人機安全通信方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種智能反射面輔助的無人機安全通信方法，包括：一、獲取智能反射面和各合法用戶的位置，并且獲取各竊聽者的位置；二、建立優化目標函數，并且根據所述優化目標函數對智能反射面的相移和無人機的移動軌跡進行優化，得到各時刻智能反射面的最佳相移和無人機的最佳位置；其中，所述優化目標函數為：式中， 表示無人機的移動軌跡，表示智能反射面的相移變化，表示時間序列集合，qU[t]表示在時刻t無人機的位置，Φ[t]表示在時刻t智能反射面的相移，Rsec[t]表示在時刻t所有合法用戶的保密速率之和；e[t]表示在t時刻無人機的飛行能耗；三、在各個時刻，智能反射面調整到最佳相移，無人機移動至最佳位置并發送通信數據。

本發明授權一種智能反射面輔助的無人機安全通信方法在權利要求書中公布了：1.一種智能反射面輔助的無人機安全通信方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟一、獲取智能反射面和各合法用戶的位置，并且獲取各竊聽者的位置； 步驟二、建立優化目標函數，并且根據所述優化目標函數對智能反射面的相移和無人機的移動軌跡進行優化，得到各時刻智能反射面的最佳相移和無人機的最佳位置； 其中，所述優化目標函數為： 式中，表示無人機的移動軌跡，表示智能反射面的相移變化，表示時間序列集合，qU[t]表示在時刻t無人機的位置，Φ[t]表示在時刻t智能反射面的相移，Rsec[t]表示在時刻t所有合法用戶的保密速率之和；e[t]表示在時刻t無人機的飛行能耗； 步驟三、在各個時刻，智能反射面調整到最佳相移，無人機移動至最佳位置并發送通信數據； 對所述無人機的移動軌跡和智能反射面的相移進行優化，包括如下步驟： 步驟1、將優化問題轉換成馬爾科夫決策過程：狀態st＝[qU[t],e[t]]，動作at＝[ax[t],ay[t]]，獎勵值 其中，表示無人機飛出監控區域的懲罰，ωsec,ωe∈{0,1}表示目標的權重； 步驟2、根據馬爾科夫決策過程構建強化學習網絡，其包括critic網絡和policy網絡； 步驟3、利用多變量高斯根據policy網絡參數的均值μ和協方差矩陣∑隨機生成N個policy網絡的參數向量作為候選解集； 步驟4、從所述候選解集中隨機選取多個候選解，分別將選取的候選解對應的網絡參數應用到policy網絡上，輸出對應的無人機的位置；并采用交替優化算法得到與每個policy網絡輸出的無人機的位置相對應的智能反射面的相移； 并將步驟4中產生的經驗數據集存放進經驗緩沖區； 其中，所述經驗數據集包括當前時刻的狀態、動作、獎勵值和下一時刻狀態； 步驟5、從所述經驗緩沖區中隨機抽取多條經驗數據，采用強化學習算法根據所述經驗數據對所述候選解集中剩余的候選解進行更新； 步驟6、將更新后的候選解對應的網絡參數應用到policy網絡上，輸出對應的無人機的位置；并采用交替優化算法得到與每個policy網絡輸出的無人機的位置相對應的智能反射面的相移； 步驟6中產生的經驗數據集存放進經驗緩沖區； 步驟7、對更新后的候選解集中的候選解中的候選解按照適應度函數進行排序，選擇適應度高的規定數量的候選解作為精英候選解，并且根據所述精英候選解更新均值μ和協方差矩陣∑； 重復進行步驟3至步驟7，直到達到設定的迭代次數，得到最優強化學習網絡； 步驟8、通過所述最優強化學習網絡確定每個時刻的無人機位置后，通過交替優化算法得到該時刻智能反射面的相移； 采用交替優化算法對智能反射面的相移進行優化，包括如下步驟： 步驟A、根據離散相移集合隨機初始化智能反射面上每個反射元件的相移； 其中，b為量化位的個數； 步驟B、隨機選擇智能反應面上的一個反應元件，固定其他反射元件的相移；將選擇的反射元件遍歷離散相移集合中每個相移值，選擇使系統的保密速率最大的相移值作為該反射元件的相移； 用步驟B的方法逐個優化其他反應元件的相移，直到所有反應元件完成相移優化； 多次重復進行步驟B，直到達到規定的迭代次數。

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