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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于深度强化学习的无人机空战自主规避机动决策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：CN116185059B 。

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：202210988818.3，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权基于深度强化学习的无人机空战自主规避机动决策方法是由杨振;李琳;詹光;朴海音;周德云;李枭扬设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的无人机空战自主规避机动决策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无人机空战自主规避机动决策方法，包括：确定多种无人机规避机动战术需求；建立无人机‑导弹三维空间追逃模型；获取三个连续时刻t‑1、t和t+1的战场状态；将多种战术需求、各战术需求对应的预设权重以及三个连续时刻t‑1、t和t+1的战场状态输入至预先训练好的LSTM‑DuelingDDQN，利用深度强化学习算法确定无人机在t+1时刻的机动控制参数；将机动控制参数输入无人机‑导弹三维空间追逃模型，得到t+2时刻的战场状态。通过上述无人机空战自主规避决策方法所得出的规避机动策略能够在保证无人机自身安全性的同时反应出不同的空战战术需求，进而提高攻击任务的成功概率。

本发明授权基于深度强化学习的无人机空战自主规避机动决策方法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空战自主规避机动决策方法，其特征在于，包括： 确定多种无人机规避机动战术需求； 建立无人机-导弹三维空间追逃模型； 获取三个连续时刻t-1、t和t+1的战场状态，所述战场状态包括无人机与导弹的相对距离r、无人机飞行高度yu、无人机与导弹的水平距离rxz、视线倾角变化率和视线偏角变化率 将多种战术需求、各战术需求对应的预设权重以及所述三个连续时刻t-1、t和t+1的战场状态输入至预先训练好的LSTM-DuelingDDQN，利用深度强化学习算法确定无人机在t+1时刻的机动控制参数； 将所述机动控制参数输入所述无人机-导弹三维空间追逃模型，得到t+2时刻的战场状态； 所述建立无人机-导弹三维空间追逃模型的步骤，包括： 根据无人机运动模型、无人机约束模型、导弹运动模型、导弹的制导指令响应模型和导弹约束模型，确定无人机-导弹三维空间追逃模型； 所述战术需求包括脱靶量、无人机总耗能和无人机规避终端优势； 所述无人机的规避截止条件包括规避失败条件和规避成功条件； 所述规避失败条件为：rt≤rd,vmt≥vmmin且t≤tmax，所述规避成功条件为：t≥tmax或vmtvmmin；其中，rt表示无人机与导弹在t时刻的相对距离，vmt表示导弹在t时刻的速度，vmmin表示导弹的最小受控速度，tmax表示弹上能源工作时间，rd表示导弹毁伤半径。

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