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龙图腾网获悉浙江大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所申请的专利一种基于深度强化学习的无人机多跳SPMA网络智能退避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：CN116133153B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202211676257.X，技术领域涉及：H04W74/0816；该发明授权一种基于深度强化学习的无人机多跳SPMA网络智能退避方法是由施之煜;雷鸣;肖哲;赵民建;王婵设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的无人机多跳SPMA网络智能退避方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于深度强化学习的无人机多跳SPMA网络智能退避方法，包括，将信道状态信息作为多跳SPMA网络中智能退避网络的输入，其中，信道状态信息包括信道占用率及其历史值、各优先级队列中的需转发数据包个数；根据智能退避网络输出退避时长，并更新智能退避网络的信道状态；根据更新后的信道占用率情况评估退避效果，根据更新后的各优先级队列中需转发数据包数目评估数据包转发成功率，并根据退避效果和数据包转发成功率得到回报值；通过智能退避网络计算不同动作对应的最大回报值，选取回报值最大的动作作为当前的输入，训练智能退避网络直至收敛；获取目标信道状态信息，将目标信道状态信息输入训练好的智能退避网络，得到最优的退避策略。

本发明授权一种基于深度强化学习的无人机多跳SPMA网络智能退避方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的无人机多跳SPMA网络智能退避方法，其特征在于，包括以下步骤： 将信道状态信息作为多跳SPMA网络中智能退避网络的输入，其中，所述信道状态信息包括信道占用率及其历史值、各优先级队列中的需转发数据包个数； 根据所述智能退避网络输出退避时长，并更新智能退避网络的信道状态； 根据更新后的信道占用率情况评估退避效果，根据更新后的各优先级队列中需转发数据包数目评估数据包转发成功率，并根据所述退避效果和所述数据包转发成功率得到回报值； 通过所述智能退避网络计算不同动作对应的最大回报值，选取回报值最大的动作作为当前的输入，训练所述智能退避网络直至收敛； 获取目标信道状态信息，将所述目标信道状态信息输入训练好的智能退避网络，得到最优的退避策略； 其中，所述智能退避网络的奖励函数定义为： 其中，C为退避开始时优先级队列中所有数据包的数目；ΔN为退避前后转发数据包的数目变化；B表示退避之后数据包是否可以发送，1表示可以发送，0表示不可以发送；t表示退避完成时刻；ts表示退避开始时刻；Tth表示获得上限奖励的退避时间阈值；ρ为衰减系数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所，其通讯地址为：310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。