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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于强化学习的无人机集群上行链路的非正交多址接入方法及系统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：CN120018295B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510084909.8，技术领域涉及：H04W72/0453；该发明授权基于强化学习的无人机集群上行链路的非正交多址接入方法及系统是由祝丽娜;蒋听设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的无人机集群上行链路的非正交多址接入方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于强化学习的无人机集群上行链路的非正交多址接入方法及系统，方法如下：步骤1：确定无人机集群上行链路非正交多址接入的通信架构；步骤2：基于通信架构，将无人机参数量化，完成数学建模；步骤3：结合数学模型，搭建无人机集群上行链路的非正交多址接入模拟通信场景；步骤4：定义每个无人机智能体的状态空间和动作空间，设计每个智能体的Actor网络和Critic网络；步骤5：初始化每个智能体的当前状态、动作及Actor网络、Critic网络的参数；步骤6：在当前时隙，计算每个智能体的信干噪比，若信干噪比大于阈值，认为接入成功，否则，认为接入失败；步骤7：进行经验回放与策略、价值网络的更新；步骤8：重复步骤5‑7，直至最大迭代次数。

本发明授权基于强化学习的无人机集群上行链路的非正交多址接入方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于强化学习的无人机集群上行链路的非正交多址接入方法，其特征是，具体步骤如下： 步骤1：确定无人机集群上行链路非正交多址接入的通信架构，多架无人机在同一频谱上并行传输信号； 步骤2：基于通信架构，将无人机参数量化，完成无人机集群上行链路非正交多址接入的数学建模； 步骤3：结合无人机集群上行链路非正交多址接入的数学模型，搭建无人机集群上行链路的非正交多址接入模拟通信场景； 步骤4：定义每个无人机智能体的状态空间和动作空间，设计每个智能体的策略Actor网络和价值Critic网络； 步骤5：初始化每个智能体的当前状态、动作及Actor网络、Critic网络的参数；本步骤中，在每一轮迭代开始时，初始化每个智能体i的当前状态、动作、Actor网络、Critic网络及其目标网络的参数，并将所有无人机按信道状态从好到差排序，按该顺序依次给无人机分配从大到小的发射功率；同时初始化当前时隙数t、已接入的无人机索引集合和经验回放缓冲区，其中，经验回放缓冲区用于存储智能体与环境交互的经验，包括当前状态、当前状态下的动作、获得的奖励、下一个状态； 步骤6：在当前时隙，计算每个智能体的信干噪比，若信干噪比大于最小信干噪比阈值，则认定为接入成功，否则，则认定为接入失败；本步骤中，在当前时隙t，根据每个智能体的Actor网络的动作统计选择接入的无人机智能体数量，按接入顺序计算每个智能体i的信干噪比εi，若满足，则认定为接入成功，给予即时奖励，并计入在时隙t期间成功接入的无人机索引集合，在本轮迭代中无需再接入；否则，则认定为接入失败，给予即时惩罚，并停止当前时隙所有无人机的接入；然后更新所有无人机的状态，包括信道状态、当前发射功率和当前观测信息；其中，为智能体i的策略，为网络参数，是最小信干噪比阈值； 步骤7：进行经验回放与策略、价值网络的更新； 步骤8：返回执行步骤5，直至达到最大迭代次数。

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