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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于深度强化学习的低开销无人机身份认证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：CN119946625B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411922893.5，技术领域涉及：H04W12/06；该发明授权一种基于深度强化学习的低开销无人机身份认证方法是由卢晓珍;贾玲如;刘子涵设计研发完成，并于2024-12-25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低开销无人机身份认证方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习的低开销无人机身份认证方法，该方法使用深度强化学习算法，将认证时延和能耗作为安全约束，动态选择无人机身份认证策略，包括身份认证方式、会话时间和数据加密策略，从而避免可能引发严重隐私泄漏或开销过大的高风险策略。本发明通过记录无人机的remoteID包括无人机ID、速度、高度和经纬度等信息、物理不可克隆芯片装配情况、上一时刻的平均认证时延和能耗以及认证次数，从而构建系统状态，采用深度强化学习选择无人机身份认证策略，提升无人机身份认证的效率与安全性。

本发明授权一种基于深度强化学习的低开销无人机身份认证方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的低开销无人机身份认证方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1：无人机身份认证系统由M个无人机和1个地面基站组成，其中部分无人机内嵌PUF芯片，部分无人机没有PUF芯片； 步骤2：以第i个无人机为例，无人机i通过安全信道向基站发送带有自己的真实身份ID的注册请求； 步骤3：当M个无人机注册完成后，进行身份认证阶段； 步骤4：以第i个无人机为例，地面基站为无人机i构造一个深度神经网络，Q网络，其中1≤i≤M，初始化Q网络的权重参数为并且初始化学习率为α、折扣因子为γ，并设置学习的轮数每轮学习都会重置一次环境，在一轮学习中有K时刻，每个时刻k，基站为无人机i选择一次身份认证策略； 步骤5：无人机i向地面基站发送认证消息 步骤6：基站接收到消息后检查无人机是否有注册过，若没有注册过则无人机i需要先进行注册，基站将检查时间戳的有效性、随机数是否被使用过，以抵御重放攻击； 步骤7：地面基站为无人机i构建当前状态向量 步骤8：地面基站根据状态向量通过策略集Ai对身份认证方式、会话时间、加密策略的联合优化策略进行选择； 步骤9：基站根据所选的身份认证策略对无人机i进行身份认证； 步骤10：身份认证完成后，无人机请求与地面基站创建一个经过身份验证的会话，会话时间为在规定的会话时间内，无人机无需重新与基站进行身份认证，持续性地安全通信，基站承认无人机的合法性，当超过会话时间时，无人机需要重新与基站进行身份验证； 步骤11：地面基站计算奖励 步骤12：地面基站将包含状态、动作策略、奖励的经验存入经验池； 步骤13：随机从经验池中采样Z条经验形成批处理样本； 步骤14：更新Q网络的权重参数 步骤15：重复上述步骤7-14，直到地面基站学习到稳定的身份认证方式、会话时间和数据加密策略，奖励收敛到稳定的值。

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