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龙图腾网获悉广州大学申请的专利通信场景中边缘缓存策略学习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：CN115567402B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211194168.1，技术领域涉及：H04L41/14；该发明授权通信场景中边缘缓存策略学习方法是由周发升;陈青山;唐冬;黄高飞;范立生设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本通信场景中边缘缓存策略学习方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无线通信、移动通信领域，且公开了通信场景中边缘缓存策略学习方法，包括下述步骤：第一步：建立无线通信系统模型；第二步：建立缓存模型；第三步：依据环境得到反馈并优化策略进而得到目标优化的算法，包含状态、动作以及反馈；第四步：状态、动作、值函数通过蒙特卡罗训练样本获得和更新，最终学到一个最优的缓存决策网络，该通信场景中边缘缓存策略学习方法，在考虑文件流行度未知的情况下分别探讨如何利用DQN算法让文件流行度高的文件通过信道频谱效率大和信道误码率低的信道。从而使信号传输的平均误码率最小以及平均频谱效率最大。

本发明授权通信场景中边缘缓存策略学习方法在权利要求书中公布了：1.通信场景中边缘缓存策略学习方法，其特征在于，包括下述步骤： 第一步：建立无线通信系统模型； 第二步：建立缓存模型； 第三步：依据环境得到反馈并优化策略进而得到目标优化的算法，包含状态、动作以及反馈； 第四步：状态、动作、值函数通过蒙特卡罗训练样本获得和更新，最终学到一个最优的缓存决策网络； 所述第二步中的缓存模型为： 假设每个用户都请求不同的内容集，第n个用户请求的内容集表示为Fn，假设边缘基站的存储容量为C； 假设t时隙的内容流行度服从Zipf分布，其中第n个用户请求第c个内容的流行度，用cn表示，写为： 其中λn0为Zipf因子，表示内容集里的内容对于用户n的受欢迎程度； 定义一个集合Cm，该集合表示在第m个基站处的缓存内容，如果cn∈Cm，则表示第n个用户请求的第c个内容缓存在第m个基站，通过接收端边缘基站的信噪比来表示信道条件，其中较高的信噪比可能表明衰落较小，得到缓存优化问题： 其中Im,n,c表示缓存决策变量，当Im,n,c＝1时，则表示cn∈Cm，γ2 0表示传输未缓存文件在接收端的信噪比。

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