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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利抵御虚假数据注入攻击的船舶深度强化学习安全控制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：CN121721974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610233045.6，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权抵御虚假数据注入攻击的船舶深度强化学习安全控制方法是由白伟伟;程涵;雷家虎;郝立颖设计研发完成，并于2026-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本抵御虚假数据注入攻击的船舶深度强化学习安全控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种抵御虚假数据注入攻击的船舶深度强化学习安全控制方法，所述方法包括建立考虑虚假数据注入攻击下的二阶状态空间方程；根据重构误差变量设计传感器攻击补偿器的自适应更新律；构建的辅助神经网络权值自适应律获取辅助自适应网络模型的估计值；根据重构误差变量、辅助自适应网络模型的估计值以及传感器攻击补偿器的自适应更新律，构建前馈弹性控制器；根据最优反馈控制器的估计、航向反馈自适应律以及前馈弹性控制器，构建船舶深度强化学习的航向控制器。本发明解决了现有的USV控制技术在面对复杂环境下的模型不确定性、传感器网络遭受虚假数据注入攻击的安全性威胁时，不能兼顾高精度跟踪与低功耗最优控制的协同安全控制问题。

本发明授权抵御虚假数据注入攻击的船舶深度强化学习安全控制方法在权利要求书中公布了：1.一种抵御虚假数据注入攻击的船舶深度强化学习安全控制方法，其特征在于，具体包括步骤： S1：建立包含环境扰动及未知非线性动态的无人船非线性数学模型，基于无人船非线性数学模型建立考虑虚假数据注入攻击下的二阶状态空间方程，并将二阶状态空间方程作为航向跟踪控制数学模型； S2：构建基于在线自适应深度神经网络的理想逼近模型，通过理想逼近模型对航向跟踪控制数学模型中的未知非线性动态进行逼近处理，获取实时估计值； S3：基于航向跟踪控制数学模型与实时估计值，定义船舶跟踪误差；并基于船舶跟踪误差，通过考虑虚假数据注入攻击获取变换误差； 根据变换误差构建重构误差变量，根据重构误差变量设计传感器攻击补偿器的自适应更新律；同时根据变换误差与实时估计值构建辅助自适应神经网络模型，并通过构建的辅助神经网络权值自适应律获取辅助自适应网络模型的估计值； S4：根据重构误差变量、辅助自适应网络模型的估计值以及传感器攻击补偿器的自适应更新律，构建前馈弹性控制器； S5：基于前馈弹性控制器定义航向跟踪最优控制系统，并获取航向跟踪最优控制系统的代价函数，根据代价函数定义哈密顿函数并求解获取最优反馈控制器，通过径向基函数神经网络获取最优反馈控制器的估计；根据最优反馈控制器的估计结合哈密顿函数，获取哈密顿函数的估计以构建航向反馈自适应律； S6：根据最优反馈控制器的估计、航向反馈自适应律以及前馈弹性控制器，构建船舶深度强化学习的航向控制器，根据所述航向控制器实现抵御虚假数据注入攻击的船舶深度强化学习安全控制。

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