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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于强化学习的无人机光通信链路跟瞄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：CN120357981B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510631633.0，技术领域涉及：H04B17/391；该发明授权一种基于强化学习的无人机光通信链路跟瞄方法是由吴子扬;齐航;梁译;田松山设计研发完成，并于2025-05-16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无人机光通信链路跟瞄方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于强化学习的无人机光通信链路跟瞄方法，涉及无人机光通信技术领域。该方法具体包括：获取无人机光通信链路的特征参数并构建无人机光通信链路信道模型；定义用于调整无人机吊舱姿态的智能体，并基于无人机光通信链路信道模型建立智能体的交互环境；基于智能体的交互环境，分别定义智能体的状态空间、动作空间和奖励函数；根据给定的飞行任务需求选择深度确定性策略梯度DDPG算法或近端策略优化PPO算法训练智能体，生成无人机吊舱姿态的最佳调整策略。本发明基于深度确定性策略梯度算法和近端策略优化算法，有效降低了无人机光通信在高动态环境下的中断率和误码率。

本发明授权一种基于强化学习的无人机光通信链路跟瞄方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的无人机光通信链路跟瞄方法，其特征在于，该方法包括如下过程： 获取无人机光通信链路的特征参数并构建无人机光通信链路信道模型，具体内容为： 获取无人机光通信链路的特征参数，包括：无人机坐标、用户坐标、能见度、激光波长、大气湍流引起的衰落和指向性对准误差； 构建包含若干条链路的无人机光通信链路信道模型，并将该无人机光通信链路信道模型中任意链路的信道增益表示为： ； 其中表示时隙t处第k条链路的信道增益；为用户端的响应度；表示时隙t处第k条链路的大气衰减；表示时隙t处第k条链路的因大气湍流引起的衰落；表示时隙t处第k条链路的指向性对准误差； 所述时隙t处第k条链路的大气衰减的计算方法为：对于时隙t处，利用获取的无人机坐标和用户坐标计算无人机与用户之间的距离，利用获取的能见度和激光波长计算衰减系数，再根据计算出的无人机与用户之间的距离和衰减系数，采用比尔-朗伯定律计算时隙t处第k条链路的大气衰减； 定义用于调整无人机吊舱姿态的智能体，并基于无人机光通信链路信道模型建立智能体的交互环境，具体内容为： 模拟在复杂环境下无人机和用户之间的光束跟踪过程，建立智能体的交互环境，用于生成智能体的状态信息，并根据智能体选择的动作更新智能体的状态信息； 所述智能体的交互环境包括无人机光通信链路信道模型、光学成像仿真系统、动态干扰模拟模型三部分；其中所述无人机光通信链路信道模型，用于根据智能体的状态信息反馈奖励值；所述光学成像仿真系统，用于将获取的用户坐标映射到无人机吊舱内所搭载相机的相机坐标系并进行畸变校正，将校正后的用户坐标作为无人机光通信链路的特征参数中的用户坐标；所述动态干扰模拟模型，用于模拟复杂环境下的不同干扰场景； 基于智能体的交互环境，分别定义智能体的状态空间、动作空间和奖励函数，具体内容为： 定义智能体的状态空间包括：无人机姿态信息、光束足迹像素坐标和信标点坐标；其中所述无人机姿态信息包括：俯仰角、滚转角和偏航角； 定义智能体的动作空间包括：吊舱俯仰角和吊舱偏航角； 定义奖励函数为： ； 其中表示时隙t处智能体的奖励值；表示光束足迹像素坐标与信标点坐标之间水平距离的平方；表示光束足迹像素坐标与信标点坐标之间竖直距离的平方； 根据给定的飞行任务需求选择深度确定性策略梯度DDPG算法或近端策略优化PPO算法训练智能体，生成无人机吊舱姿态的最佳调整策略。

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