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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种信息年龄敏感的无人机群联邦强化学习方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119882453B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510352892.X，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种信息年龄敏感的无人机群联邦强化学习方法是由梅芳;刘璐;孙庚;康辉设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种信息年龄敏感的无人机群联邦强化学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种信息年龄敏感的无人机群联邦强化学习方法，包括：步骤一、确定无人机、地面传感器以及基站的数量及初始位置信息、最大执行轮数和周期时间；步骤二、进行分簇；同一簇的簇内所有无人机完成局部训练后，簇内无人机通过剪枝后的D2D网络向邻居发送联邦学习局部模型，得到簇内联邦学习聚合模型；簇头无人机将簇内联邦学习聚合模型及簇内所有无人机信息发送给基站；步骤三、基站得到簇外联邦学习聚合模型，并计算路径规划策略，发送给相应的簇头无人机；步骤四、簇头无人机向簇内其他无人机发送信息；簇内无人机执行路径规划策略采集数据；若当前轮次未达到所设定的最大执行轮数，则返回步骤二：达到所设定的最大执行轮次，则终止。

本发明授权一种信息年龄敏感的无人机群联邦强化学习方法在权利要求书中公布了：1.一种信息年龄敏感的无人机群联邦强化学习方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、确定无人机、地面传感器以及基站的数量及初始位置信息；确定最大执行轮数和每一个执行轮次的周期时间；基站初始化并分发联邦学习全局模型参数；每个执行轮次包括训练阶段和数据采集阶段； 步骤二、根据地理位置和局部训练时间对所有所述无人机进行分簇；所述无人机接收所述联邦学习全局模型参数或簇外联邦学习聚合模型，进行局部训练得到联邦学习局部模型；同一簇的簇内所有无人机完成局部训练后，在簇内建立D2D网络，并选择能耗最小的所述无人机作为簇头无人机，簇内无人机通过剪枝后的所述D2D网络向邻居发送所述联邦学习局部模型，依据簇内联邦学习聚合权重得到簇内联邦学习聚合模型；所述簇头无人机将所述簇内联邦学习聚合模型及簇内所有无人机信息发送给基站；其中，所述D2D网络需要进行自适应链路剪枝：设置信噪比阈值，当信噪比低于时，需要进行剪枝处理；针对局部训练后的联邦学习局部模型中存在过拟合或欠拟合的无人机的相关链路也需要进行剪枝； 步骤三、所述基站接收到任意一簇的所述簇内联邦学习聚合模型及簇内所有无人机信息后，无需等待其他无人机簇群，直接依据簇外聚合权重得到簇外联邦学习聚合模型，并利用强化学习算法计算出相对应的簇内所有无人机的路径规划策略；所述基站将所述簇外联邦学习聚合模型和所述路径规划策略一起发送给相应的所述簇头无人机； 步骤四、所述簇头无人机向簇内其他所述无人机发送信息；所述簇内无人机在本轮剩余执行时间内，执行路径规划策略向地面传感器采集数据； 若当前轮次未达到所设定的最大执行轮数，则返回所述步骤二继续执行下一轮次；若当前轮次达到所设定的最大执行轮次，则终止。

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