南京航空航天大学赵振根获国家专利权
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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于强化学习的四旋翼无人机攻击检测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：CN115203913B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202210748585.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于强化学习的四旋翼无人机攻击检测方法是由赵振根;梁惠勇;程磊;孔飞设计研发完成，并于2022-06-29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四旋翼无人机攻击检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的四旋翼无人机攻击检测方法，包括：依据卡尔曼滤波估计无人机飞行情况下的状态值；得到对应的残差相关项；将整个检测空间划分为若干个检测区间；设定继续检测、检测攻击两种动作的回报值，设定不同模拟攻击时刻，使用Saras算法训练不同模拟攻击时刻的Q‑table；将训练好的不同模拟攻击时刻的Q‑table通过加权平均融合；使用神经网络拟合加权平均融合后的Q‑table；通过神经网络拟合后的Q‑table在线检测无人机受到的攻击。本发明通过利用强化学习技术，融合神经网络的非线性逼近能力，实现了四旋翼无人机对微小和隐蔽攻击的检测，不仅能提高微小和隐蔽攻击的识别能力，也能在线检测新的攻击模式，而且能减小攻击检测时延。
本发明授权一种基于强化学习的四旋翼无人机攻击检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的四旋翼无人机攻击检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：依据卡尔曼滤波估计无人机飞行情况下的状态值； S2：通过状态值得到对应的残差相关项； S3：根据设定好的阈值以及各自时刻对应的残差相关项将整个检测空间划分为若干个检测区间； S4：设定继续检测、检测攻击两种动作的回报值，设定不同模拟攻击时刻，将检测区间对应的值作为输入数据，使用Saras算法训练不同模拟攻击时刻的Q-table； S5：将训练好的不同模拟攻击时刻的Q-table通过加权平均融合； S6：使用神经网络拟合加权平均融合后的Q-table； S7：通过神经网络拟合后的Q-table在线检测无人机受到的攻击。
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