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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种面向天地一体化场景的智能时隙分配方法及系统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：CN115551091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202211142895.3，技术领域涉及：H04W72/0446；该发明授权一种面向天地一体化场景的智能时隙分配方法及系统是由李晓倩;徐孟颖;秦爽;冯钢设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向天地一体化场景的智能时隙分配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向天地一体化场景的智能时隙分配方法及系统,本发明面向空地一体化场景下的复杂多变环境和多样化业务需求，以及不同的业务的传输时延和接入率的严格需求；该方法包括：不同用户根据业务需求实时向基站发送时隙请求信息，所述业务需求包括业务负载需求、业务类型需求和业务时延需求；基站基于收到所有用户的时隙请求信息和当前网络的时隙状态信息，采用基于强化学习的智能时隙分配法对所有用户的时隙请求信息进行时隙分配，得到用户的时隙分配策略；并将得到的时隙分配策略下发至相应用户，同时更新时隙状态信息。本发明在满足不同业务的灵活需求的条件下最大化系统吞吐量，实现资源的高效利用。

本发明授权一种面向天地一体化场景的智能时隙分配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向天地一体化场景的智能时隙分配方法，其特征在于，该方法包括： 不同用户根据业务需求实时向基站发送时隙请求信息，所述业务需求包括业务负载需求、业务类型需求和业务时延需求； 基站基于收到所有用户的时隙请求信息和当前网络的时隙状态信息，采用基于强化学习的智能时隙分配法对所有用户的时隙请求信息进行时隙分配，得到用户的时隙分配策略；并将得到的时隙分配策略下发至相应用户，同时更新时隙状态信息； 所述基于强化学习的智能时隙分配法对所有用户的时隙请求信息进行时隙分配的具体步骤为： 搭建基于时隙分配的马尔可夫决策模型MDP，定义马尔可夫决策模型MDP的状态、动作、回报函数、转移概率集合、折扣因子、状态值函数和状态行为值函数；其中，所述马尔可夫决策模型MDP中以基站作为实体自主地收集环境状态信息，并根据用户的时隙请求信息决定时隙分配策略； 在马尔可夫决策模型MDP中搭建基于强化学习的时隙分配算法，搜索使全局回报函数最大化的最佳动作，以得到最优的时隙分配策略； 所述马尔可夫决策模型MDP的状态为用户的时隙请求信息和目前可用时隙状态信息，所述马尔可夫决策模型MDP的动作为每种业务被分配的时隙个数；所述马尔可夫决策模型MDP的动作向量构成动作空间，所述马尔可夫决策模型MDP采用回报函数来评价动作，优化目标是在满足不同业务需求的条件下最大化业务接入总数，从而最大化网络吞吐量； 根据所述状态行为值函数，得到最优动作值函数Q*s,a，公式为： 式中，Qπs,a为状态行为值函数； 由最优状态值函数和最优动作值函数，得到贝尔曼最优方程： 式中，V*s为最优状态值函数，Rs,a为回报函数，γ为折扣因子，ps′|s,a为系统处于状态s下，执行动作a后，跳转到状态s′的概率，V*s′为s′对应的最优状态值函数， maxa‘Q*s′,a′为不同动作a′获得的最优动作值函数中的最大值； 所述优化目标的目标函数MaxUπ为： 式中，为优化一段时间t到t+T的累积回报值；k为决策轮次周期，πεk为第k轮决策时，对应的ε-Greedy策略空间；E为数学期望值； 采用Actor-Critic算法对所述目标函数进行求解； 在马尔可夫决策模型MDP中搭建基于强化学习的时隙分配算法，搜索使全局回报函数最大化的最佳动作，以得到最优的时隙分配策略，包括： 建立基于深度强化学习的智能时隙分配神经网络模型，并初始化模型参数； 根据所述马尔可夫决策模型MDP和所有用户的时隙状态请求信息，收集网络中时隙的状态、动作和奖励信息，并将网络中时隙的状态、动作和奖励信息作为模型训练数据； 使用模型训练数据训练所述基于深度强化学习的智能时隙分配神经网络模型，并基于AC算法搜索全局动作空间，输出使回报函数最大的时隙分配策略作为最优的时隙分配策略； 根据所述最优的时隙分配策略，提取出每种业务被分配的总时隙个数；根据每种业务的时限请求信息得到可分配的用户数；以及根据业务到达时间，优先将时隙分配给等待时间长的用户，得到每个用户的时隙分配结果； 基站广播每个用户的时隙分配结果，并根据所述时隙分配结果更新时隙状态。

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