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龍圖騰網獲悉南京航空航天大學申請的專利基于強化學習的低空智聯網可信接入與資源分配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：CN118748802B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202410805851.7，技術領域涉及：H04W12/08；該發明授權基于強化學習的低空智聯網可信接入與資源分配方法是由盧曉珍;劉俐欣;吳啟暉設計研發完成，并于2024-06-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于強化學習的低空智聯網可信接入與資源分配方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于強化學習的低空智聯網可信接入與資源分配方法，屬于通信網絡安全領域，本發明基于ADS?B回傳信息、負交互次數及計算性能構建各無人機的信譽值，利用區塊鏈存儲并更新信譽值。通過觀察發明接入基站的無人機數目、任務所需的計算資源量、基站當前持有的計算資源、無人機信譽值以及歷史無人機與基站的負交互次數，基站構建系統狀態，并作為強化學習模型的輸入。基站根據強化學習模型的輸出，選擇允許接入的無人機個數及ID、相應的計算資源分配策略及區塊大小，提高吞吐量的同時降低任務計算時延、傳輸時延及負交互次數，從而綜合提升低空智聯網的可信接入能力和任務計算效率。

本發明授權基于強化學習的低空智聯網可信接入與資源分配方法在權利要求書中公布了：1.一種基于強化學習的低空智聯網可信接入與資源分配方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1獲取低空智聯網系統，假設所述低空智聯網系統中包含M個無人機以及N個基站； 步驟2對N個基站中的第j個基站構建風險感知強化學習模型，1≤j≤N，其中，風險感知強化學習模型包含一個Q網絡和一個E網絡，初始化Q網絡以及E網絡的權重參數為θ0和并且初始化學習率為α、折扣因子為γ； 步驟3基站j構建k時隙的狀態向量sk； 步驟4基站j根據狀態向量sk通過策略集Ak對接入控制、資源分配和區塊大小的聯合優化策略進行選擇； 步驟5基站j計算效益； 步驟6基站j評估風險值，得到無人機與基站i的正交互次數及負交互次數； 步驟7基站j將無人機ID、無人機坐標信息、正交互次數及負交互次數上傳到系統區塊鏈中； 步驟8基站j將包含狀態向量、選擇策略、效益值、風險值的經驗存入經驗池； 步驟9基站j隨機從所述經驗池中采樣Z個經驗形成批處理樣本； 步驟10更新風險感知強化學習的Q網絡及E網絡的權重參數θk和 步驟11重復步驟3～10，直到地面基站學習到穩定的接入控制策略、資源分配策略和區塊大小策略，效益uk收斂到穩定的值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京航空航天大學，其通訊地址為：213300 江蘇省常州市溧陽市濱河東路29號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。