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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于分层强化学习的空天一体任务处理方法和装置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：CN119298974B 。

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：202411395988.6，技术领域涉及：H04B7/185；该发明授权基于分层强化学习的空天一体任务处理方法和装置是由吴胜;纪哲;魏于婷;丁峰设计研发完成，并于2024-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分层强化学习的空天一体任务处理方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于分层强化学习的空天一体任务处理方法和装置，涉及移动边缘计算的技术领域，包括：在确定当前时隙下所有无人机的状态之后，先利用目标多智能体深度强化学习模型对所有无人机的状态进行处理，得到每个无人机的任务卸载比例决策，然后再基于所有无人机的任务卸载比例决策构建中心卫星的状态，并利用目标单智能体深度强化学习模型对中心卫星的状态进行处理，得到每个无人机卸载至天基网络中的任务量在各个卫星上的任务分配比例决策。该方法通过将任务部署问题分解为任务卸载问题和任务分配问题，有效地降低了空天一体任务处理问题的复杂性，减少了智能体的动作空间维数，从而提升了空天一体任务处理方法的收敛性能和处理效率。

本发明授权基于分层强化学习的空天一体任务处理方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于分层强化学习的空天一体任务处理方法，其特征在于，包括： 确定当前时隙下所有无人机的状态；其中，目标无人机的状态包括：中心卫星在无人机平面的映射点与所述目标无人机之间的距离、当前时隙开始时刻所述目标无人机的任务队列所需的处理时长、所述目标无人机在当前时隙产生的任务量、所述目标无人机的索引和时隙索引；所述目标无人机表示空基网络中所有无人机中的任一无人机；所述中心卫星表示天基网络中计算资源最少的卫星； 利用目标多智能体深度强化学习模型对所有无人机的状态进行处理，得到每个无人机的任务卸载比例决策；其中，所述目标多智能体深度强化学习模型中包括多个无人机智能体，每个无人机智能体与所述空基网络中的无人机一一对应，无人机智能体的观测状态为相应无人机的状态，无人机智能体的动作为相应无人机的任务卸载比例决策； 确定当前时隙开始时刻所述天基网络中每个卫星的任务队列处理时长和任务队列所需计算资源； 基于所有卫星的所述任务队列处理时长、所述任务队列所需计算资源、所有无人机的任务卸载比例决策和所述时隙索引，构建所述中心卫星的状态； 利用目标单智能体深度强化学习模型对所述中心卫星的状态进行处理，得到每个无人机卸载至天基网络中的任务量在各个卫星上的任务分配比例决策；其中，所述目标单智能体深度强化学习模型中的卫星智能体与所述中心卫星相对应，卫星智能体的观测状态为所述中心卫星的状态，卫星智能体的动作为所述任务分配比例决策。

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