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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种网联无人机通信智能干扰规避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：CN120547595B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511021120.4，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种网联无人机通信智能干扰规避方法是由李安;陈成;刘钫睿设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种网联无人机通信智能干扰规避方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种网联无人机通信智能干扰规避方法，具体包括以下步骤：初始化基站扇区信息、CUAV信息和外部干扰源信息；根据基站扇区信息、CUAV信息和外部干扰源信息建立传输信号模型和上下行链路干扰信号模型，基于传输信号模型和上下行链路干扰信号模型构建所有CUAV的下行通信链路遭受干扰强度与上行通信链路造成的干扰强度加权和最小化模型；离散化干扰强度加权和最小化模型对应的优化问题，并将离散化后的优化问题映射为部分可观察的马尔可夫决策过程；本发明提出一种联合上置信区间探索策略和多智能体强化学习的路径规划算法，为多架CUAV在城市巡检中的通信干扰规避提供一种高效、智能、可靠的解决方案。

本发明授权一种网联无人机通信智能干扰规避方法在权利要求书中公布了：1.一种网联无人机通信智能干扰规避方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤S1：方法开始； 步骤S2：初始化基站扇区信息、CUAV信息、外部干扰源信息，其中，基站扇区信息包括基站扇区数量和各个扇区所在基站的坐标；CUAV的信息包括CUAV数量以及各个CUAV的飞行起点和任务目的地，外部干扰源信息包括外部干扰源的位置坐标； 步骤S3：根据基站扇区信息、CUAV信息和外部干扰源信息建立传输信号模型和上下行链路干扰信号模型，基于传输信号模型和上下行链路干扰信号模型构建所有CUAV的下行通信链路遭受干扰强度与上行通信链路造成的干扰强度加权和最小化模型； 步骤S4：离散化所有CUAV的下行通信链路遭受干扰强度与上行通信链路造成的干扰强度加权和最小化模型对应的优化问题，并将离散化后的优化问题映射为部分可观察的马尔可夫决策过程，以构建CUAV在各个时隙的状态空间、动作空间和奖励函数； 步骤S5：设计联合UCB探索策略与QMIX深度强化学习的UCB-QMIX路径规划算法，初始化UCB-QMIX路径规划算法对应的神经网络的参数，对UCB-QMIX路径规划算法对应的神经网络的参数进行迭代优化； 步骤S6：基于训练好的UCB-QMIX路径规划算法生成CUAV的最优路径规划。

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南昌大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999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”。