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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种临近空间通信网络中继无人机智能轨迹规划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：CN120129016B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510618214.3，技术领域涉及：H04W40/10；该发明授权一种临近空间通信网络中继无人机智能轨迹规划方法是由郜健翔;廖校毅设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种临近空间通信网络中继无人机智能轨迹规划方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种临近空间通信网络中继无人机智能轨迹规划方法，包括：步骤1，设计通信网络拓扑图的生成方法：构造称为全连接图的有向图，添加从基站节点到各中继无人机、各中继无人机之间，以及从各中继无人机到各地面用户之间的有向边E，其中各中继无人机之间的边有两个方向；步骤2、将平流层飞艇的轨迹规划过程转换为序贯决策过程，构建多智能体马尔科夫决策过程模型；步骤3、设计策略网络和价值网络，构建中继无人机轨迹规划虚拟仿真环境；步骤4、基于软性演员评论家算法训练智能体寻找最优策略。本发明的方法能够实时规划中继无人机位置，调整通信链路，保持网络连通性。

本发明授权一种临近空间通信网络中继无人机智能轨迹规划方法在权利要求书中公布了：1.一种临近空间通信网络中继无人机智能轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、设计通信网络拓扑图的生成方法：首先构造称为全连接图的有向图，其中节点包括通信网络中的所有节点，节点包括1个空基基站、M架中继无人机和N名地面用户；添加从基站节点到各中继无人机、各中继无人机之间，以及从各中继无人机到各地面用户之间的有向边E，其中各中继无人机之间的边有两个方向； 步骤2、将平流层飞艇的轨迹规划过程转换为序贯决策过程，构建多智能体马尔科夫决策过程模型，用于描述中继无人机轨迹规划任务；将时间连续的规划过程离散化，在每一时间片内，各智能体依次观测环境状态、进行决策、收到奖励；多智能体马尔科夫决策过程开始时，各中继无人机从长为A、宽为C的尺寸为的矩形平面区域中的任意位置出发，定高飞行；如果任意一架中继无人机飞出边界，或者时间片总数到达上限时，多智能体马尔科夫决策过程终止；根据任务需求，设计状态空间、动作空间，以及关于相邻两时间片状态和的奖励函数，作为优化目标； 步骤3、设计策略网络和价值网络，策略网络和价值网络结构相同，均包括图注意力网络、门控循环单元网络和多层感知机；其中策略网络的作用是根据输入状态，输出相应策略；价值网络的作用是根据输入的状态和动作组合，输出状态和动作组合的动作价值函数值，对当前状态下执行输出动作的奖励效果进行评判；构建中继无人机轨迹规划虚拟仿真环境，实现通信网络拓扑图生成、空基基站和地面用户的随机运动、多智能体与环境的交互和状态转移； 步骤4、在步骤3的虚拟仿真环境中，基于软性演员评论家算法训练智能体寻找最优策略，采用分布式训练、分布式执行的多智能体强化学习架构，每个智能体均包括独立的Actor网络和Critic网络，其中Actor代表演员，Critic代表评论家；训练和执行过程在每个智能体内部进行； 步骤3包括： 步骤3-1，读取空基基站、中继无人机、地面用户的位置信息，生成通信网络拓扑图与中继无人机飞行状态，拼接成当前t时刻状态； 步骤3-2，将通信网络拓扑图输入策略网络的图注意力网络，通过消息传递和聚合，提取新的图节点特征； 步骤3-3，遍历所有智能体，对于每个智能体，将提取后的图节点特征整理成一维向量，与中继无人机飞行状态拼接后，通过门控循环单元网络和全连接层后，输出以高斯分布的均值和标准差的形式表达的决策动作，由均值和标准差采样得到各智能体对应的决策动作； 步骤3-4，将决策动作作用于对应的中继无人机，使中继无人机自身状态转移；更新下一时刻各节点位置信息，生成新的通信网络拓扑图，拼接成下一时刻状态，根据奖励函数计算各智能体获得的奖励。

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