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龙图腾网获悉清华大学申请的专利通信系统的通信资源分配方法、装置、电子设备及介质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：CN115720197B 。

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：202211427192.5，技术领域涉及：H04L41/16；该发明授权通信系统的通信资源分配方法、装置、电子设备及介质是由潘长勇;刘思壮;宋健;杨昉设计研发完成，并于2022-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本通信系统的通信资源分配方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及移动通信技术领域，特别涉及一种通信系统的通信资源分配方法、装置、电子设备及介质，其中，方法包括：获取通信系统中每个时隙的环境参数信息；识别环境参数信息中主要用户的环境参数和次要用户的环境参数；将主要用户的环境参数和次要用户的环境参数分别输入预先训练得到的分配模型，输出主要用户和次要用户的通信资源分配策略，利用通信资源分配通信系统的通信资源。由此，解决了相关技术移动通信系统中多种通信资源的动态智能分配无法使用户的收益最大化，且存在通信系统性能低等问题。

本发明授权通信系统的通信资源分配方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种通信系统的通信资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取通信系统中每个时隙的环境参数信息； 识别所述环境参数信息中主要用户的环境参数和次要用户的环境参数； 将所述主要用户的环境参数和所述次要用户的环境参数分别输入预先训练得到的分配模型，输出所述主要用户和所述次要用户的通信资源分配策略，利用所述通信资源分配所述通信系统的通信资源； 所述分配模型基于主要用户与次要用户的环境参数训练数据训练得到，包括： 根据所述通信系统的系统模型与优化目标构建人工神经网络结构； 将主要用户的环境参数作为主要用户对应的人工神经网络的输入，将次要用户的环境参数作为次要用户对应的人工神经网络的输入； 通过预设深度强化学习算法对所述人工神经网络结构进行训练，得到所述分配模型； 在模型训练之前，还包括： 获取所述通信系统的系统组成、用户信息、所要分配的资源类型与系统的优化目标； 根据所述系统组成、所述用户信息、所述资源类型和所述优化目标匹配博弈论模型，并将通信系统资源分配问题按照博弈论模型进行建模，并设计各用户效用函数； 根据建立的博弈论模型与所述用户效用函数将所述博弈论模型中的引领者和追随者分别定义为两种智能体，将主要用户为每个次要用户分别制定的干扰价格定义为该主要用户的行动，将次要用户所要接入的信道与选取的接入功率定义为次要用户的行动；将上一时隙各次要用户接入的信道与功率定义为主要用户的环境参数，将各主要用户对某个次要用户制定的干扰价格定义为该次要用户的环境参数。

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