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龙图腾网获悉北京中电飞华通信有限公司申请的专利卫星通信网络带宽资源的分配方法及相关设备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：CN118282471B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202410182515.1，技术领域涉及：H04B7/185；该发明授权卫星通信网络带宽资源的分配方法及相关设备是由欧清海;姜燕;蒋月设计研发完成，并于2024-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本卫星通信网络带宽资源的分配方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种卫星通信网络带宽资源的分配方法及相关设备，考虑了不同存储区域的样本的重要性，将不同存储区域的样本的重要性进行区分，以提高深度强化学习模型的训练效率和精度，并通过组合目标训练用样本作为深度强化学习模型训练的输入，由于组合目标训练用样本中添加了与当前网络环境状态对应的训练用经验样本，可避免深度强化学习模型学习的策略不适用当前的网络环境，进而能够提高深度强化学习模型的精度，使得按照目标网络带宽占用值对与最大的状态动作价值对应的星地网络节点进行卫星通信网络带宽资源的分配，可以避免固定带宽分配资源无法适应卫星网络动态变化和不同通信业务的灵活需求的问题，从而能够保障带宽资源的充分利用和性能。

本发明授权卫星通信网络带宽资源的分配方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种卫星通信网络带宽资源的分配方法，其特征在于，包括： 确定预设的第一存储区域所存储的各个训练用经验样本的第一优先级，以及预设的第二存储区域所存储的各个训练用经验样本的第二优先级，其中，所述训练用经验样本表示通信业务的执行参数； 按照所述第一优先级从所述第一存储区域的各个训练用经验样本中选择训练用经验样本，以及按照所述第二优先级从所述第二存储区域的各个训练用经验样本中选择训练用经验样本； 获取与当前网络环境状态对应的训练用经验样本，将所述第一存储区域中选择的训练用经验样本、所述第二存储区域中选择的训练用经验样本以及所述与当前网络环境状态对应的训练用经验样本进行组合，得到组合目标训练用样本； 利用所述组合目标训练用样本对预先构建的深度强化学习模型进行训练，得到经过训练的深度强化学习模型，包括：获取与所述组合目标训练用样本对应的真实状态动作价值；将所述组合目标训练用样本输入至所述预先构建的深度强化学习模型，经所述预先构建的深度强化学习模型输出预测状态动作价值；基于所述真实状态动作价值与所述预测状态动作价值构建损失函数，利用ε-greedy策略对所述损失函数进行最小化处理，依据最小化处理的结果对所述预先构建的深度强化学习模型进行训练调整，得到经过训练的深度强化学习模型； 获取实时网络环境状态信息，并基于所述实时网络环境状态信息，利用所述经过训练的深度强化学习模型分别确定选择各个星地网络节点执行通信业务得到的状态动作价值； 确定各个星地网络节点对应的状态动作价值中最大的状态动作价值，获取与所述最大的状态动作价值对应的星地网络节点执行通信业务时的目标网络带宽占用值，按照所述目标网络带宽占用值对与所述最大的状态动作价值对应的星地网络节点进行卫星通信网络带宽资源的分配。

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