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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于环境认知的空地协同通信分层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：CN119071817B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411059865.5，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种基于环境认知的空地协同通信分层决策方法是由黄洋;王润禾;李汉艺;桂冰乐;朱秋明;吴启晖设计研发完成，并于2024-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于环境认知的空地协同通信分层决策方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于环境认知的空地协同通信分层决策方法，包括：面向复杂城市环境中恶意或无意的动态干扰，采用无人机辅助多地面节点之间进行通信；将无人机辅助的空地协同通信划分为三层子任务，构建空地协同通信的复杂决策问题，并建模为马尔科夫决策过程，构建基于行动器‑评判器框架的分层结构，利用分层强化学习方法优化空地协同网络中多节点的通信决策；构建图卷积网络模型，基于环境认知综合考虑空地协同通信网络中建筑物遮挡、节点位置、节点的任务队列、节点的用频情况在内的多种环境特征，实现多节点的分簇优化。本发明有效地从复杂城市环境中提取影响节点传输性能的特征，显著提高了空地协同通信网络中多节点的传输速率。

本发明授权一种基于环境认知的空地协同通信分层决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于环境认知的空地协同通信分层决策方法，其特征在于，所述空地协同通信分层决策方法包括以下步骤： 步骤1,设置复杂城市环境为场景，面向场景中恶意或无意的动态干扰，采用无人机辅助多地面节点之间进行通信，每个地面节点产生的数据传输任务采用以下任意一种通信方式：不通信、地面节点之间直传通信、利用无人机辅助通信； 步骤2,构建图卷积网络模型，利用图卷积网络聚合多种环境特征以进行节点聚类，基于环境认知综合考虑包括空地协同通信网络中建筑物遮挡、节点位置、节点的任务队列、节点的使用频率在内的多种环境特征，对多节点进行分簇优化； 步骤3,依据任务的复杂性与决策的粒度，将无人机辅助的空地协同通信划分为三层子任务：地面节点簇与无人机关联决策层、无人机轨迹规划层、地面节点通信决策层，构建该场景下空地协同通信的复杂决策问题；将空地协同通信的复杂决策问题建模为马尔科夫决策过程，利用基于行动器‑评判器框架的分层决策算法优化空地协同网络中多节点的通信决策；直至基于环境认知的空地协同通信分层决策算法收敛，此时动作选择决策即为最优决策； 步骤3进一步包括： 在空地协同通信场景下，将空地协同的通信决策和无人机轨迹规划的联合学习策略归结为顺序决策问题，采用半马尔可夫决策过程对空地协同通信中分层决策问题进行建模，对不同时隙进行问题规划和策略学习；具体地： 将不同任务建模为具有不同时间尺度的半马尔可夫决策过程，通过任务关系构建分层结构，将空地协同通信场景中的多任务多粒度复杂决策问题转化为自上而下共三层的分层决策：地面节点簇与无人机关联决策层、无人机轨迹规划层、地面节点通信决策层； 定义时隙间隔Δ，分别在无人机和地面节点上部署节点分簇、轨迹规划和数据传输的智能体，在每Δ个时隙的开始，各地面节点随机分簇，再选择无人机作为地面节点簇的辅助通信节点，每架无人机基于状态做出接下来Δ个时隙的轨迹规划，地面节点在每个时隙内执行数据传输，以最小化各节点累积的数据包累积量； 各地面节点每隔Δ个时隙重新制定地面节点分簇决策，各地面节点在每个时隙t内依据地面节点簇下发的最新簇关联决策执行数据传输，当无人机的轨迹规划确定后，在随后的Δ个时隙内飞行方向始终不变，直至新一轮的航迹规划生成； 在空地协同通信场景中，基于行动器‑评判器框架的分层决策算法，分别使用两个全连接神经网络来近似策略函数和状态值函数，行动器由策略网络构成，参与智能体动作的生成，评判器通过使用参数化的状态值函数评估行动器采取动作； 在Δ个时隙后结束时，根据获得的累积奖励以及价值网络的输出，计算时序差分误差TD，以TD均方误差最小化为目标指导策略网络和自身价值网络参数更新； 重复上述步骤直至算法收敛，将此时的动作选择决策作为最优决策。

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