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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司信息通信分公司;国网福建省电力有限公司申请的专利一种基于深度强化学习的无人机巡检方法、设备及介质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：CN120512649B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202511006953.3，技术领域涉及：H04W4/024；该发明授权一种基于深度强化学习的无人机巡检方法、设备及介质是由葛元鹏;王晟;沈俊奕;姚文杰;傅智为;陈新星;叶勋;陈均;吴鑫;潘彬;陈端云;陈泽文设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的无人机巡检方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度强化学习的无人机巡检方法、设备及介质，属于无人机通信技术领域，该方法步骤包括获取基站和无人机的位置信息，计算它们之间的距离，并根据这个距离来确定存在视距链路的概率和大尺度路径损耗，进而构建信道模型。然后，基于信道模型，计算无人机与基站之间的数据传输时间，同时考虑基站通过多跳传输与数据终端的数据传输时间。最终，建立一个目标函数，旨在最小化总的巡检数据传输时间，并通过深度学习算法求解，得到无人机的最佳飞行路径和发射功率。本发明简化了三维空间和时间的综合考量，降低了计算复杂度。

本发明授权一种基于深度强化学习的无人机巡检方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的无人机巡检方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取巡检区域基站和无人机的位置信息，并根据所述位置信息计算基站和无人机的距离； 将无人机巡检过程中的数据传输分为空地通信和多跳传输通信； 针对空地通信，根据基站和无人机的距离计算无人机与基站存在视距链路的概率，以公式表示为： ； 式中，、表示环境参数，表示指数函数，表示在第个时间段时第个基站到无人机的仰角，表示在第个时间段时无人机与第个基站存在视距链路的概率； 以及无人机与基站之间的大尺度路径损耗； 基于大尺度路径损耗与所述概率构建无人机与基站之间的信道模型，将无人机的发射功率作为输入，输出信噪比，以公式表示为： ； 式中，表示无人机与第个基站的信噪比，表示无人机的发射功率，表示无人机与第个基站的加性高斯白噪声功率，表示无人机与第个基站的信道； 基于所述信噪比计算无人机与基站的数据传输时间，以公式表示为： ； 式中，表示无人机与第个基站的数据传输时间，表示无人机向第个基站传输的数据量，表示带宽，表示2为底的对数函数； 针对多跳传输通信，通过基站的多跳传输功率计算基站与数据终端的数据传输时间，以公式表示为： ； ； 式中，表示第个基站与数据终端的数据传输时间，表示多跳传输信道增益，表示服从伽马分布，表示伽马函数，表示形状参数，表示尺度参数，表示第个基站的多跳传输功率，表示数据终端与第个基站的加性高斯白噪声功率； 基于无人机与基站的数据传输时间和基站与数据终端的数据传输时间构建以最小化巡检数据传输时间为目标的目标函数，以公式表示为： ； 并制定相应约束条件，包括： ； ； ； ； 式中，表示基站的数量，表示最小值函数，表示约束条件，表示信噪比阈值，表示第个时间段无人机的位置信息，表示无人机轨迹，表示无人机飞行区域的下界，表示无人机飞行区域的上界，表示无人机的最大发射功率，表示巡检数据传输时间，表示第个时间段，表示预设的最大飞行速度，表示第个时间段无人机的位置信息，表示时间段的索引； 利用深度学习算法对所述目标函数求解，获得最小化巡检数据传输时间情况下无人机的最佳飞行路径和发射功率，无人机根据所述最佳飞行路径和发射功率进行巡检。

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