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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种面向通信拒止环境下的多无人机协同目标跟踪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：CN118963413B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411023598.6，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权一种面向通信拒止环境下的多无人机协同目标跟踪方法是由张平;王家华设计研发完成，并于2024-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向通信拒止环境下的多无人机协同目标跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向通信拒止环境下的多无人机协同目标跟踪方法，包括以下步骤：设定多智能体学习系统的相关要素，包括智能体状态类型及维度、动作类型及维度、奖励函数及算法相关超参数；构建多智能体策略网络、评价网络以及对比学习框架；建立多无人机目标跟踪的仿真环境，通过无人机智能体与环境的交互，获取智能体观测信息，部分环境信息及奖励信息，存放于经验回放池；通过采样经验池中的数据，同时对强化学习目标以及对比学习目标进行优化，其中对比学习框架输出的辅助信息能够帮助智能体获得额外的全局信息，训练至收敛后，利用得到的策略网络为无人机生成所要执行的动作。本发明能够实现通信拒止环境下的多无人机协同目标跟踪任务。

本发明授权一种面向通信拒止环境下的多无人机协同目标跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种面向通信拒止环境下的多无人机协同目标跟踪方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、设定多智能体学习系统的相关要素，包括智能体状态类型及维度、动作类型及维度、奖励函数、以及相关超参数； S2、构建多智能体策略网络、评价网络以及对比学习框架，包括： 步骤2-1、建立MASAC算法，所述MASAC算法为无模型的off-policy多智能体深度强化学习算法，利用集中式训练-分布式执行CTDE训练框架，将软演员-评论家算法SAC拓展到多智能体连续任务中，对多个智能体在连续动作空间中进行训练，用于多无人机协同目标跟踪任务；引入参数共享技巧，提升算法的学习速度和收敛效率； 步骤2-2、构建MASAC算法中的策略网络，即Actor策略网络，对于输入观测，策略网络的输出动作表示为： 其中，为对比学习框架中学生网络输出的全局信息，为策略网络的参数，为智能体策略； 步骤2-3、构建MASAC算法中的评价网络，即评价网络，为缓解过拟合采用截断双Q学习，学习两个评价网络和；根据当前时刻所有无人机智能体的观测信息，动作集合，以及对应的全局信息集合=，进而计算得到集中式的状态-价值函数Q；和分别为第n个智能体的观测和动作，为对比学习框架推测出的第n个智能体的全局信息； 步骤2-4、构建Critic评价网络的两个目标网络和，将两个评价网络和的权重复制到各自的目标网络中，即，； 步骤2-5、构建对比学习网络，包含学生网络和教师网络，二者具有相同的网络架构，即由backbone部分和投影头部分组成，其中，backbone部分包括多头注意力层和全连接层，投影头部分包括全连接层； S3、建立多无人机目标跟踪的仿真环境，通过无人机智能体与环境的交互，获取智能体观测信息、部分环境信息以及奖励信息，存放于经验回放池用于后续训练； S4、通过采样经验池中的数据，通过中心化训练-分布式执行同时对强化学习目标以及对比学习目标进行优化，其中对比学习框架输出的辅助信息能够帮助智能体获得额外的全局信息，训练至收敛后，利用得到的策略网络为无人机生成所要执行的动作。

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