一种基于强化学习的空地协同网络拓扑鲁棒性建模方法

基于强化学习的空地协同网络拓扑鲁棒性建模方法，步骤如下：集中管控空中和地面的所有网络节点；通过有线链路构建完整地面网络；确定空中无人机节点的通信容量和通信距离，并确定每架无人机的可通信范围内的所有地面和空中节点集合；应用强化学习方法，确定状态集、动作集、反馈函数这些相关参数；设定算法迭代次数，在空中无人机节点未发生较大位置变化的时隙内，进行算法训练，完成网络拓扑模型构建；当空中无人机节点发生较大位置变化时，重复执行步骤6，重新建立更新后的网络拓扑模型。本发明能够提高空地协同网络拓扑的构建动态性、稳定性，提升鲁棒性和抗毁性，适用于高速运动无人机的空地协同网络场景。