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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于强化学习的移动物联网低时延抗干扰视频传输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：CN116056000B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310061675.6，技术领域涉及：H04W4/02；该发明授权基于强化学习的移动物联网低时延抗干扰视频传输方法是由肖亮;颜晓豪;林志平;杜友松设计研发完成，并于2023-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的移动物联网低时延抗干扰视频传输方法在说明书摘要公布了：基于强化学习的移动物联网低时延抗干扰视频传输方法，属于无线通信、物联网和信息安全领域。针对设备移动性和视频低时延需求，提供可有效降低移动设备无线视频传输的通信时延和丢包率，提高网络吞吐量，节省通信能耗的一种基于强化学习的移动物联网低时延抗干扰视频传输方法。利用信道、网络状态和移动设备位置信息，以及通信性能参数，采用强化学习算法动态优化设备移动轨迹、无线视频传输的发射功率、信道和码率，应对移动过程中的无线环境动态性和敌意干扰攻击，提高视频质量和流畅度。有效降低无线视频传输的通信时延和丢包率，提高网络吞吐量，节省通信能耗。

本发明授权基于强化学习的移动物联网低时延抗干扰视频传输方法在权利要求书中公布了：1.基于强化学习的移动物联网低时延抗干扰视频传输方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：物联网移动设备无线视频可用传输信道，c∈{1,2,...,Ω}，其中Ω表示可用信道总数；视频码率为μ∈{iμmaxM|1≤i≤M}，其中μmax为最大码率，均匀量化为M个等级；发射功率为p∈{ipmaxN|1≤i≤N}，其中pmax为最大发射功率，量化为N个等级；每次沿X轴和Y轴的可移动距离分别记为dx,dy∈{idmaxW|-W≤i≤W}，其中dmax为最大移动距离，量化为2W+1个等级；视频流数据发送间隔为T秒，且令初始的码率μ0＝μmax，初始传输功率p0＝pmax，以及移动距离和 步骤2：构建神经网络A和网络B，其网络参数分别记为θΑ和θB；初始化时延阈值为τmax、丢包率阈值ρmax、传输时延τ0、丢包率η0、网络吞吐量t0、位置和折扣率γ和探索率ε，其中γ,ε∈0,1； 步骤3：在第k时隙，读取接收信号强度rk，计算当前位置 步骤4：构建状态sk＝[rk,tk-1,τk-1,ηk-1,lk]输入神经网络A，得到状态-动作对的估计值QAsk,ak；以1-ε的概率选择具有最大Qi值的传输策略以ε的概率随机选择任意传输策略； 步骤5：物联网移动设备切换传输信道至ck，沿X轴移动沿Y轴移动以码率μk进行视频编码，以发射功率pk发送视频数据；根据接收端的反馈和前J个时隙的结果统计得到传输时延τk、丢包率ηk和吞吐量tk； 步骤6：计算其中,I·是指示函数：当变量为真则取值为1，否则为0；w、ν和为权重参数； 步骤7：将经验ek＝{sk,ak,uk}存入缓存池H中，经过Z个时隙，从缓存池H中随机地取出一个历史经验ei，并将状态向量si输入神经网络B，记输出为QBsi,a'；θB； 步骤8：采用随机梯度下降算法更新神经网络A的权重参数即： 且每间隔L个时隙，令 步骤9：重复步骤3～8，直到通信时延小于τmax，丢包率低于ρmax。

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