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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于双阶段马尔可夫过程的空基网络部署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：CN118843086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202410808553.3，技术领域涉及：H04W4/40；该发明授权基于双阶段马尔可夫过程的空基网络部署方法是由费泽松;赵乐;程衍硕;黄靖轩;王新奕设计研发完成，并于2024-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双阶段马尔可夫过程的空基网络部署方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于双阶段马尔可夫过程的空基网络部署方法，属于无人机辅助通信网络领域，包括：建立包含城市环境模型、无人机模型及信道模型的系统模型；定义最小化任务执行时间的优化问题；分别设计MTS的马尔可夫过程对应的状态空间、动作空间和收益函数、以及MMS的马尔可夫过程对应的状态空间、动作空间和收益函数；通过深度强化学习算法分别训练无人机在城市环境中的MTS模型与MMS模型，得到优化问题的目标；根据MTS模型和MMS模型，执行双阶段无人机部署，完成无人机从出发位置起飞到完成网络覆盖的数据收集任务。本发明能够支持多无人机长时间的安全部署，实现无人机在城市环境下的三维轨迹规划与高效部署，从而实现大规模区域下的网络覆盖。

本发明授权基于双阶段马尔可夫过程的空基网络部署方法在权利要求书中公布了：1.基于双阶段马尔可夫过程的空基网络部署方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S1、建立包含城市环境模型、无人机模型及信道模型的系统模型，城市环境模型涉及任务区域、建筑物集合以及地面用户集合； 步骤S2、基于系统模型，定义最小化任务执行时间的优化问题，该优化问题受到无人机的位置和机动的约束、任务执行时间的约束、避障的约束、以及无人机网络覆盖和发射功率限制的约束； 步骤S3、基于系统模型，分别设计MTS的马尔可夫过程对应的状态空间、动作空间和收益函数、以及MMS的马尔可夫过程对应的状态空间、动作空间和收益函数，在任务执行过程中，无人机需要依次经过MTS和MMS以完成城市环境下的网络覆盖任务； 步骤S4、基于步骤S3所设计的MTS的马尔可夫过程和MMS的马尔可夫过程，通过深度强化学习算法分别训练无人机在城市环境中的MTS模型与MMS模型，在MTS模型训练过程中，目标为最小化MTS的任务时间TMTS，在MMS模型训练过程中，目标为最小化MMS的任务时间TMMS，两个阶段的任务时间之和即为步骤S2中的优化问题的目标Tmission＝TMTS+TMMS； 步骤S5、根据步骤S4所得的MTS模型和MMS模型，执行双阶段无人机部署，完成无人机从出发位置起飞到完成网络覆盖的数据收集任务； 所述步骤S1中，所述城市环境模型中，任务区域为长、宽、高分别为L、W、H的方形空间，在该方形空间中随机分布有Kb个建筑物，建筑物集合中的第kb个建筑物向量为假设在任务区域的地面分别随机分布有地面用户，地面用户集合中的第g个地面用户在t时刻的位置表示为pg,t＝[xg,t,yg,t,zg,t]，在任务区域中，无人机将从固定的起飞点p0＝[0,0,0]出发，完成对任务区域的网络覆盖，其中，kb∈[1,Kb]，分别表示建筑物kb在x轴方向上所占区域的坐标的最小值与最大值，分别表示建筑物kb在y轴方向上所占区域的坐标的最小值与最大值，hb表示建筑物kb的高度，zg,t＝0； 所述步骤S1中，所述无人机模型中，无人机装配下视天线，天线的覆盖范围角度为Θ，无人机飞行高度为H′，则地面网络覆盖范围半径为RC＝H′·tanΘ，满足网络覆盖要求的地面用户与无人机位置应满足||pg,t-pu,t||≤RC，无人机模型中存在K架无人机按照离散的时隙更新位置，所选定更新的无人机在时隙t的位置为pu,t＝[xu,t,yu,t,zu,t]＝T0·au,t⊙v+pu,t-1，其中，au,t＝[ax,t,ay,t,az,t]表示无人机在x、y、z轴方向上的前进方向，v＝[vx,vy,vz]表示无人机在x、y、z轴方向的飞行速度，T0表示时隙长度； 所述步骤S1中，所述信道模型中，空对地信道包括直射链路和非直射链路，对于直射链路，链路的信道增益为信道信噪比为du,g≥d0，对于非直射链路，链路的信道增益为信道信噪比为du,g≥d0，其中，d0＝1表示单位距离，du,g为无人机与对应地面用户的距离，ηLoS为直射链路下的路径损耗指数，fc表示载波频率，YLoS为直射链路下的随机反射衰落分布参数，GLoS为直射链路下的通信信道特征常数，ηNLoS为非直射链路下的路径损耗指数，YNLoS为非直射链路下的随机反射衰落分布参数，GNLoS为非直射链路下的通信信道特征常数。

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