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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种智能反射面辅助的无人机应急通信方法、系统、设备和介质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：CN119052830B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411272370.0，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种智能反射面辅助的无人机应急通信方法、系统、设备和介质是由俱莹;胡嘉伟;王浩宇;刘雷;裴庆祺设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能反射面辅助的无人机应急通信方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：一种智能反射面辅助的无人机应急通信方法、系统、设备和介质，方法为：构建无人机搭载智能反射面辅助节能应急通信场景；对无人机搭载智能反射面辅助节能应急通信场景中的UAV‑RIS辅助多个地面设备的通信过程进行建模；对无人机推进能耗，轨迹约束进行建模；对最终能耗比的优化目标进行建模，构建模型求解时的目标函数；根据优化目标构建深度强化学习算法模型；构建深度强化学习训练模型，并设置状态空间、动作空间和奖励函数；对深度强化学习训练模型进行训练，得到无人机搭载智能反射面辅助节能应急通信决策模型，得到优化问题的最优解；系统、设备和介质用于实现该方法；本发明具有能够为恶劣的应急场景下提供灵活度更高，更为持久的通信服务优点。

本发明授权一种智能反射面辅助的无人机应急通信方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种智能反射面辅助的无人机应急通信方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，构建无人机搭载智能反射面辅助节能应急通信场景； 步骤2，对步骤1构建的无人机搭载智能反射面辅助节能应急通信场景中的无人机携带智能反射面系统UAV-RIS辅助多个地面设备的通信过程进行建模； 步骤3，对无人机推进能耗进行建模； 步骤4，结合步骤2的无人机搭载智能反射面辅助节能应急通信场景中的无人机携带智能反射面系统UAV-RIS辅助多个地面设备的通信过程以及步骤3的无人机推进能耗模型，对最终能耗比的优化目标进行建模，构建模型求解时的目标函数； 步骤5，根据步骤4提出的优化目标构建深度强化学习算法模型； 构建深度强化学习算法模型是采用H-PPO算法对无人机携带智能反射面系统UAV-RIS的飞行轨迹和RIS相位进行控制，H-PPO算法包括两个相互独立的近端策略优化算法PPO；第一个近端策略优化算法PPO用于优化飞行动作以进行轨迹控制；第二个近端策略优化算法PPO用于RIS相位值以增强信道增益；采用相互独立的近端策略优化算法PPO对飞行轨迹和RIS相位的控制进行优化； 步骤6，根据步骤5的深度强化学习算法模型构建深度强化学习训练模型，结合步骤1的无人机搭载智能反射面辅助节能应急通信场景和步骤4的目标函数，设置深度强化学习训练模型的状态空间、动作空间和奖励函数； 步骤7，对步骤6所得的深度强化学习训练模型进行训练，得到无人机搭载智能反射面辅助节能应急通信决策模型，得到优化问题的最优解。

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