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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于深度强化学习的卫星互联网资源调度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：CN119155264B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202411089606.7，技术领域涉及：H04L47/762；该发明授权一种基于深度强化学习的卫星互联网资源调度方法是由鄢萌;霍雨佳;梁承超;张小洪;周一飞;蒋鹏设计研发完成，并于2024-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的卫星互联网资源调度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度强化学习的卫星互联网资源调度方法，针对SGIN环境下不稳定的链路容易导致VNF备份AoI增加继而难以保证VNF发生故障时能快速恢复的问题。对链路不稳定导致VNF备份的AoI增加的问题建立了VNF状态转移和故障恢复模型，并建立AoI感知的VNF备份模型以调整带宽资源来优化AoI。为了解决网络节点之间的相对移动导致VNF备份远离原VNF的问题引入VNF备份迁移机制。为了对不同时延敏感度的业务做出适应性优化策略，引入时延敏感因子作为权重，以最大化VNF备份收益为优化目标建立优化问题，并求解。仿真结果表明，该方案能在合理利用网络资源的情况下降低发生严重故障的VNF的中断时延。

本发明授权一种基于深度强化学习的卫星互联网资源调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的卫星互联网资源调度方法，其特征在于：包括如下步骤： S1：结合MEO卫星的高覆盖性和LEO卫星的高动态性，建立软件定义的多层卫星下的星地融合网络SDMSGIN模型，SDMSGIN模型的物理层拓扑表示为加权无向图GP＝NP,LP，其中NP是物理节点n的集合，LP是物理链路Lnn′n,n′∈NP的集合，定义Lnn′t表示时隙t物理链路Lnn′的连接状态，定义每个物理节点n在时隙t的剩余计算资源容量为存储资源剩余容量为每条物理链路Lnn′中剩余带宽容量为 SFC所在的虚拟应用层抽象为加权有向图GV＝FV,LV，其中FV为VNF集合，LV为虚拟链路的集合，定义SFC集合为U，并定义表示组成第u条SFC的k个VNF的集合，定义Lu为第u条SFC中相邻两个VNF之间的虚拟链路的集合，其中虚拟链路的宽带需求为定义二进制变量表示虚拟链路的映射情况，定义的计算资源需求为存储资源需求为 S2：建立了VNF状态转移和故障恢复模型用于解决链路不稳定导致VNF备份的AoI增加的问题，建立了AoI感知的VNF备份模型以调整带宽资源来优化AoI； S3：在AoI感知的VNF备份模型中引入VNF备份迁移机制用于解决网络节点之间的相对移动导致VNF备份远离原VNF的问题，引入适应性带宽调整策略让更紧急的情况分配更大的带宽； S4：引入时延敏感因子作为权重用于对不同时延敏感度的业务做出适应性优化策略，在可容忍时延约束和资源约束下，以最大化VNF备份收益为优化目标建立优化问题； S5：提出了一种LSTM和DPPO结合的方法进行求解S4提出的优化问题；首先将优化问题转化为MDP，并定义一个四元组S,A,P,R分别表示状态空间、动作空间、状态转移概率和奖励函数； 通过LSTM对VNF状态转移概率进行预测，并使用包含VNF时隙t之前的状态序列对LSTM进行训练，达到最大迭代次数时得到训练好的LSTM并输出新状态； 使用分布式强化学习算法DDPO对备份策略进行优化，当DDPO达到最大迭代次数时，此时得到的策略即为最优策略。

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