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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于知识增强改进的DDPG卫星路由优化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：CN120186082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510637573.3，技术领域涉及：H04L45/12；该发明授权一种基于知识增强改进的DDPG卫星路由优化方法是由徐鑫辰;文红;王永丰;侯文静;刘田设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识增强改进的DDPG卫星路由优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于知识增强改进的DDPG卫星路由优化方法，属于卫星路由领域，旨在减少卫星路由通信时延、资源消耗并为卫星提供自主路由决策方案。该方法通过知识增强改进DDPG神经网络，利用卫星网络的星间链接拓扑图，预测卫星可能采取的路由动作与路由策略，优化卫星信息传输的路由路径。具体而言，本发明利用可训练的样条函数替换DDPG模型中的全连接层，替代了神经网络中单一的激活函数，有效提高了对高速运动的卫星网络的实时路由决策优化性能。通过创新性地结合DDPG的动态决策能力与可训练样条函数的可解释性，本发明在卫星路由决策中实现更快的收敛速度，能够显著优化卫星网络中的动态路由决策。

本发明授权一种基于知识增强改进的DDPG卫星路由优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识增强改进的DDPG卫星路由优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤S1：构建空间卫星网络与地面站，地面站A通过卫星路由传输数据到地面站B，将卫星作为智能体，生成卫星网络拓扑图，将拓扑图作为环境空间； 步骤S2：构建DDPG模型，DDPG模型包括Actor模块和Critic模块两部分，Actor模块包括在线Actor网络，目标Actor网络；Critic模块包括在线Critic网络与目标Critic网络； 步骤S3：在DDPG模型内通过通信时延τTotal、链路负载ETotal、平均跳数Havg和丢包率PT四个指标确定奖励函数R； 链路负载ETotal代表完成一次信息传输所需的总能量消耗，由卫星能量消耗ESatellite和地面站能量消耗EStation两部分构成，计算方式如下： ETotal＝ESatellite+EStation； 平均跳数Havg代表从地面站A传输到地面站B期间经过多少次卫星转发，这意味着优化策略将选择为构建卫星链路时使得平均跳数最小化； 步骤S4：利用知识增强对DDPG模型内的在线Actor网络、目标Actor网络、在线Critic网络与目标Critic网络四个网络进行改进，四个网络的结构皆为CNN网络，将CNN网络内的全连接层替换为可训练的样条函数得到知识增强的DDPG模型； 原CNN网络中的全连接层被替换为可训练的样条函数，即固定的非线性激活函数ReLU函数或sigmoid函数被经过训练的样条函数splinex取代，针对CNN网络隐藏层中的每一个神经元都对应一个独有的样条函数作为激活函数，这样做将使得DDPG模型在训练过程中会更快的向着梯度下降的最优方向迭代更新；样条函数表征为： splinex＝∑iciBix； 其中，splinex表示样条函数，x表示拟合变量，ci是训练期间优化的系数，Bix是样条基函数； 样条基函数由如下公式表示： 其中，表示系数，xi表示拟合处的节点值，N表示拟合的次数； 步骤S5：采用经验池机制存储DDPG模型的训练参数，对参数进行采样再训练以更新模型，稳定DDPG模型的训练过程； 步骤S6：训练知识增强改进的DDPG模型，通过权值初始化，训练数据集，验证知识增强改进的DDPG模型，知识增强改进的DDPG模型收敛后选出最优卫星路由路径。

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