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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利地面车载基站路径动态规划方法与系统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：CN115951703B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202211623137.3，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权地面车载基站路径动态规划方法与系统是由张建照;柳永祥;胡程程;邓俊荃设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本地面车载基站路径动态规划方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种地面车载基站路径动态规划方法与系统，涉及无人机通信技术领域，该方法包括：基于空地协同系统模型确定目标优化函数；空地协同系统为无人机群在执行任务过程中，地面车载基站实时为空中无人机群提供通信支持服务和能源供给服务的系统；目标优化函数为设计地面车载基站的移动轨迹，在尽可能满足所有无人机最低通信需求和能量需求的情况下，最大化无人机的瞬时通信传输速率和瞬时能量接收功率的优化函数；根据离散化处理后的目标优化函数构建马尔可夫决策过程；利用强度学习算法求解马尔可夫决策过程，确定地面车载基站的移动路径。本发明能够无人机协同执行任务时面临的通信速率低以及能源短缺问题。

本发明授权地面车载基站路径动态规划方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种地面车载基站路径动态规划方法，其特征在于，包括： 构建地面车载基站与无人机群之间的空地协同系统模型，并基于所述空地协同系统模型确定目标优化函数；所述空地协同系统模型是根据空地协同系统构建的；所述空地协同系统为所述无人机群在执行任务过程中，所述地面车载基站实时为空中所述无人机群提供通信支持服务和能源供给服务的系统；所述目标优化函数为设计所述地面车载基站的移动轨迹，在尽可能满足所有无人机最低通信需求和能量需求的情况下，最大化所述无人机的瞬时通信传输速率和瞬时能量接收功率的优化函数；其中，所述无人机群在执行任务过程中，所述地面车载基站和所述无人机均处于移动状态； 对所述目标优化函数进行离散化处理，并根据离散化处理后的目标优化函数构建马尔可夫决策过程； 利用强度学习算法求解所述马尔可夫决策过程，确定地面车载基站的移动路径，具体包括： 步骤1：场景初始化，随机分配障碍物位置、无人机位置，设置地面车载基站初始位置，移动步数，迭代次数，动作价值函数； 步骤2：； 步骤3：，其中，为初始探索系数，初始化无人机和地面车载基站的位置； 步骤4：； 步骤5：根据策略更新动作选择，根据公式 计算奖励值和新的状态值，并通过公式更新到Q表中； 步骤6：重复步骤4、5，直到； 步骤7：重复步骤4、5、6，直到； 其中，为在第n个时隙时地面车载基站的位置，表示第n个时隙时无人机群的通信速率之和，表示第n个时隙时各无人机接收能量之和，，分别表示通信速率之和与接收能量之和的权重系数，表示无法满足最低通信或者能量供给的无人机数量，为惩罚系数，表示Q-learning的学习率；表示在状态空间下根据所执行的策略，采取动作空间所能获得的最大累计奖励值，表示第n个时隙的状态空间，表示第n个时隙的动作空间，表示第n+1个时隙的奖励值，表示在状态空间下根据所执行的策略，采取动作空间所能获得的最大累计奖励值；表示折扣率。

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