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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于元强化学习的无人机通信资源与轨迹优化方法、装置、设备及介质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：CN121613917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610130980.X，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权基于元强化学习的无人机通信资源与轨迹优化方法、装置、设备及介质是由陈晓红;霍杨杰;周志方;汤晨;徐波;王煜坤设计研发完成，并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于元强化学习的无人机通信资源与轨迹优化方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于元强化学习的无人机通信资源与轨迹优化方法、装置、设备及介质，涉及无线通信网络技术领域，所述方法包括：建立空地协同模型并确定系统初始化参数集合；基于该集合构建状态空间、动作空间、状态转移规则与约束条件；结合能量状态、控制动作及能耗函数设计综合能效奖励函数；接着构建元强化学习框架，通过任务分布、采样规则和内外层更新机制实现跨任务知识迁移；对框架学到的全局元参数进行联合优化以及在线执行与更新，得到目标策略参数；依据目标策略参数控制无人机。本申请使携带有源可重构智能表面的无人机在复杂动态及多任务场景中，能够快速适应新任务，并高效协同优化通信资源与飞行轨迹，兼顾通信性能与能效。

本发明授权基于元强化学习的无人机通信资源与轨迹优化方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于元强化学习的无人机通信资源与轨迹优化方法，其特征在于，所述方法包括： 建立空地协同模型并确定所述空地协同模型的系统初始化参数集合； 基于所述系统初始化参数集合，确定包含无人机状态信息的状态空间、包含轨迹控制与通信资源控制的动作空间、状态转移规则以及约束条件； 根据所述状态空间中的能量状态信息、所述动作空间中的控制动作及所述系统初始化参数集合中的能耗函数，构建包含任务绩效、系统总能耗及约束惩罚的综合能效奖励函数； 基于所述综合能效奖励函数，确定任务分布与采样规则、内外层参数更新机制及元学习目标，得到元强化学习框架； 将所述元强化学习框架的全局元参数作为初始策略参数，根据所述状态空间、所述动作空间、所述状态转移规则以及所述约束条件，对所述初始策略参数进行轨迹与通信资源的联合优化策略更新，得到参考策略参数； 加载所述参考策略参数进行在线执行与自适应更新，得到目标策略参数； 根据所述目标策略参数控制无人机进行飞行与通信资源分配，完成通信资源与轨迹优化； 所述建立空地协同模型并确定所述空地协同模型的系统初始化参数集合的步骤包括： 在预设二维区域内，建立由地面基站、无人机及若干地面用户组成的空地协同模型，所述无人机携带有源可重构智能表面； 设定所述无人机的固定飞行高度、起点位置、终点区域及总飞行时隙，同时设定所述有源可重构智能表面的可调单元数量； 整合所述空地协同模型的组成信息、所述无人机的运行参数、所述有源可重构智能表面的参数以及能耗函数，形成系统初始化参数集合； 所述系统初始化参数集合表示如下： 其中，是指所述系统初始化参数集合，是指所述无人机的起点位置，是指固定飞行高度，是指总飞行时隙，是指所述可调单元数量，是指所述空地协同模型的预设系统最大功率，是指所述能耗函数； 所述能耗函数表示如下： 其中，为根据实验或仿真得到的经验系数，为无人机的水平速度向量。

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