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龙图腾网获悉浙江大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所申请的专利基于D3QN的无人机自组网多域联合抗干扰方法和装置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：CN116208196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211676372.7，技术领域涉及：H04B1/715；该发明授权基于D3QN的无人机自组网多域联合抗干扰方法和装置是由郑宇涛;雷鸣;肖哲;赵民建;赵明敏设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于D3QN的无人机自组网多域联合抗干扰方法和装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于D3QN的无人机自组网多域联合抗干扰方法和装置，其中，该方法包括：将预设数量单位时间的历史信道选择数据和历史信道感知数据输入至基于D3QN的抗干扰模型，然后通过基于D3QN的抗干扰模型处理历史信道选择数据和历史信道感知数据，输出Q值序列，最后确定Q值序列中最大Q值对应的动作为目标动作。本申请可以基于D3QN的抗干扰模型确定最优的抗干扰动作，用于无人机自组网进行数据传输，实现信道选择和传输速率自适应的联合干扰抵抗，从而能够提高网络吞吐量，提升无人机自组网的抗干扰性能。

本发明授权基于D3QN的无人机自组网多域联合抗干扰方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于D3QN的无人机自组网多域联合抗干扰方法，其特征在于，包括： 将预设数量单位时间的历史信道选择数据和历史信道感知数据输入至基于D3QN的抗干扰模型； 通过所述基于D3QN的抗干扰模型处理所述历史信道选择数据和所述历史信道感知数据，输出Q值序列； 确定所述Q值序列中最大Q值对应的动作为目标动作； 所述基于D3QN的抗干扰模型，包括如下损失函数： 其中，表示以当前时刻状态、当前时刻动作和第i次迭代的模型参数为输入时，评估Q-Network在第i次迭代的模型参数下的Q值，y表示在第i次迭代的模型参数下，目标Q-Network计算的目标值； 所述y的计算公式如下： 其中，表示当前时刻的反馈，表示衰减系数，表示下一时刻的状态，表示第i-1次迭代的模型参数，表示评估Q-Network评估的Q值最大的动作； 所述的计算公式如下： 其中，和表示调节参数，用于调节基于D3QN的抗干扰模型对成功传输与最大化吞吐量的奖励权重；表示传输功率和最大支持速率的比值，用于最大化网络吞吐量；J表示传输受干扰失败时的损失值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所，其通讯地址为：310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。