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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种智能反射面辅助的无人机安全通信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：CN116996867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202311049636.0，技术领域涉及：H04W12/02；该发明授权一种智能反射面辅助的无人机安全通信方法是由孙庚;谢雯雯;李家辉;孙泽敏;梁爽;何龙设计研发完成，并于2023-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能反射面辅助的无人机安全通信方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能反射面辅助的无人机安全通信方法，包括：一、获取智能反射面和各合法用户的位置，并且获取各窃听者的位置；二、建立优化目标函数，并且根据所述优化目标函数对智能反射面的相移和无人机的移动轨迹进行优化，得到各时刻智能反射面的最佳相移和无人机的最佳位置；其中，所述优化目标函数为：式中， 表示无人机的移动轨迹，表示智能反射面的相移变化，表示时间序列集合，qU[t]表示在时刻t无人机的位置，Φ[t]表示在时刻t智能反射面的相移，Rsec[t]表示在时刻t所有合法用户的保密速率之和；e[t]表示在t时刻无人机的飞行能耗；三、在各个时刻，智能反射面调整到最佳相移，无人机移动至最佳位置并发送通信数据。

本发明授权一种智能反射面辅助的无人机安全通信方法在权利要求书中公布了：1.一种智能反射面辅助的无人机安全通信方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一、获取智能反射面和各合法用户的位置，并且获取各窃听者的位置； 步骤二、建立优化目标函数，并且根据所述优化目标函数对智能反射面的相移和无人机的移动轨迹进行优化，得到各时刻智能反射面的最佳相移和无人机的最佳位置； 其中，所述优化目标函数为： 式中，表示无人机的移动轨迹，表示智能反射面的相移变化，表示时间序列集合，qU[t]表示在时刻t无人机的位置，Φ[t]表示在时刻t智能反射面的相移，Rsec[t]表示在时刻t所有合法用户的保密速率之和；e[t]表示在时刻t无人机的飞行能耗； 步骤三、在各个时刻，智能反射面调整到最佳相移，无人机移动至最佳位置并发送通信数据； 对所述无人机的移动轨迹和智能反射面的相移进行优化，包括如下步骤： 步骤1、将优化问题转换成马尔科夫决策过程：状态st＝[qU[t],e[t]]，动作at＝[ax[t],ay[t]]，奖励值 其中，表示无人机飞出监控区域的惩罚，ωsec,ωe∈{0,1}表示目标的权重； 步骤2、根据马尔科夫决策过程构建强化学习网络，其包括critic网络和policy网络； 步骤3、利用多变量高斯根据policy网络参数的均值μ和协方差矩阵∑随机生成N个policy网络的参数向量作为候选解集； 步骤4、从所述候选解集中随机选取多个候选解，分别将选取的候选解对应的网络参数应用到policy网络上，输出对应的无人机的位置；并采用交替优化算法得到与每个policy网络输出的无人机的位置相对应的智能反射面的相移； 并将步骤4中产生的经验数据集存放进经验缓冲区； 其中，所述经验数据集包括当前时刻的状态、动作、奖励值和下一时刻状态； 步骤5、从所述经验缓冲区中随机抽取多条经验数据，采用强化学习算法根据所述经验数据对所述候选解集中剩余的候选解进行更新； 步骤6、将更新后的候选解对应的网络参数应用到policy网络上，输出对应的无人机的位置；并采用交替优化算法得到与每个policy网络输出的无人机的位置相对应的智能反射面的相移； 步骤6中产生的经验数据集存放进经验缓冲区； 步骤7、对更新后的候选解集中的候选解中的候选解按照适应度函数进行排序，选择适应度高的规定数量的候选解作为精英候选解，并且根据所述精英候选解更新均值μ和协方差矩阵∑； 重复进行步骤3至步骤7，直到达到设定的迭代次数，得到最优强化学习网络； 步骤8、通过所述最优强化学习网络确定每个时刻的无人机位置后，通过交替优化算法得到该时刻智能反射面的相移； 采用交替优化算法对智能反射面的相移进行优化，包括如下步骤： 步骤A、根据离散相移集合随机初始化智能反射面上每个反射元件的相移； 其中，b为量化位的个数； 步骤B、随机选择智能反应面上的一个反应元件，固定其他反射元件的相移；将选择的反射元件遍历离散相移集合中每个相移值，选择使系统的保密速率最大的相移值作为该反射元件的相移； 用步骤B的方法逐个优化其他反应元件的相移，直到所有反应元件完成相移优化； 多次重复进行步骤B，直到达到规定的迭代次数。

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