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龙图腾网获悉武汉大学;广西泰绘数智科技有限公司申请的专利通信导航感知深度强化时空协同组网感知优化方法及装置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：CN119997030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202510050394.X，技术领域涉及：H04W16/18；该发明授权通信导航感知深度强化时空协同组网感知优化方法及装置是由谭喜成;李雪梅;刘博才设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本通信导航感知深度强化时空协同组网感知优化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供通信导航感知深度强化时空协同组网感知优化方法及装置，包括建立受灾区域的数字表面模型并标记障碍物，建立受灾区域的自组网的通信拟合模型，模拟自组网中的感知节点任务规划，建立基于ResNet‑DDPG的深度强化学习模型，包括构建基于ResNet网络的自组网时空优化的强化学习状态空间，构建自组网时空优化的强化学习动作空间，基于通信拟合模型设计融合地理空间特征的强化学习奖励，基于DDPG模型进行强化学习训练，训练收敛后输出自组网相对于感知通信节点协同部署的最优方案。本发明通过优化地面的通信、感知和数据接收节点的时空协同部署，实现了通信速率和部署位置有效性的显著提升。

本发明授权通信导航感知深度强化时空协同组网感知优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种通信导航感知深度强化时空协同组网感知优化方法，其特征在于，包括： 建立受灾区域的数字表面模型并标记障碍物； 建立受灾区域的自组网的通信拟合模型； 在受灾区域地面设置若干感知节点、通信节点以及数据接收节点，模拟自组网中的感知节点任务规划； 根据感知节点任务规划，建立基于ResNet-DDPG的深度强化学习模型，包括构建基于ResNet网络的自组网时空优化的强化学习状态空间，构建自组网时空优化的强化学习动作空间，基于通信拟合模型设计融合地理空间特征的强化学习奖励，基于DDPG模型进行强化学习训练，训练收敛后输出自组网相对于感知通信节点协同部署的最优方案； 设计融合地理空间特征的强化学习奖励的方法为： 通过构建的通信拟合模型，在考虑地形以及障碍物的遮挡等条件下，计算受灾区域内任意两个节点间的通信速率； 当环境做出动作，自组网各节点的位置状态发生改变后，形成带权图，权为链路上两节点间的通信速率； 对于每一条路径，以速率最低的链路段作为整条链路的通信速率值，感知节点在所有与数据接收节点的路径中选择通信速率最大的通路作为感知节点的通信速率； 设置奖励项，计算公式为： 其中，为第个感知节点与第个通信节点的通信速率，为第个通信节点与第个数据接收节点的通信速率，为第个感知节点与第个数据接收节点的通信速率，为感知节点的总数量，为通信节点的总数量，为数据接收节点的总数量，为归一化处理； 设置惩罚项，计算公式为： 其中，为计数，用于统计通信速率小于预设的最小通信速率阈值的感知节点的数量； 融合地理空间特征的强化学习奖励为： 。

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