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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于强化学习的UAV辅助ISAC系统物理层安全传输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：CN120017112B 。

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：202510159755.4，技术领域涉及：H04B7/06；该发明授权一种基于强化学习的UAV辅助ISAC系统物理层安全传输方法是由孙巍;王建宁;谢颖;郭鹏星;宋清洋设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的UAV辅助ISAC系统物理层安全传输方法在说明书摘要公布了：本发明为一种基于强化学习的UAV辅助ISAC系统物理层安全传输方法，旨在应对多感知目标及非完美信道状态信息条件下的信息泄露风险。包括：构建UAV辅助的ISAC系统模型，并基于该模型进一步构建安全通信模型以及感知模型；建立了旨在最大化用户安全速率的目标函数；为解决所提出的优化问题，提出一种生成式扩散模型的双延迟深度确定性策略梯度算法进行求解。相比传统算法，本发明通过利用GDM增强了探索能力，有效地平衡了探索与利用关系，提升系统性能并增强鲁棒性。本发明以用户和安全速率为指标，在仿真结果中验证了方法的有效性，展现了优越的保密性能和对环境的适应能力。

本发明授权一种基于强化学习的UAV辅助ISAC系统物理层安全传输方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的UAV辅助ISAC系统物理层安全传输方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建UAV辅助的ISAC系统传输模型，并基于所述UAV辅助的ISAC系统传输模型进一步构建安全通信模型以及感知模型； 基于所述UAV辅助的ISAC系统传输模型、安全通信模型以及感知模型，在总发射功率、通信用户信干噪比及感知目标波束图增益性能的约束下，通过联合设计发射波束赋形、人工噪声及UAV轨迹建立系统优化模型，以实现用户和安全速率最大化；优化问题表述为： 其中，决策变量为发射信号的波束赋形矢量Rv[n]为人工噪声协方差矩阵，qu[n]＝xu[n],yu[n]为UAV自身的水平位置；为最坏情况下安全速率，Pmax为UAV最大发射功率；Pθm[n]＝aHθm[n]Rx[n]aθm[n]为感知模型，θm[n]为存在误差的离开角，Rx[n]为发射信号的协方差矩阵；aθm[n]为阵列导向矢量，代表第m个感知目标的导向矢量；Γm为最低波束图增益，Γc为最低的通信信干噪比；是合法用户k处接收到的信干噪比；hk[n]为UAV到合法用户k在时隙n内的信道矢量，Δhk[n]表示信道的估计误差；Vmax为UAV在一个时隙内的最大飞行速度，为UAV设定的初始位置；xmin、xmax、ymin、ymax表示区域的边界，xu[n],yu[n],H表示UAV在时隙n的时变位置； 将生成式扩散模型集成到TD3算法的Actor网络中，设计GDMTD3算法来求解所述优化问题，以根据当前环境状态生成最优动作。

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