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龙图腾网获悉人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)申请的专利一种昇腾算力驱动的动态链路联合优化方法、系统、终端及存储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：CN120321686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510806233.9，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种昇腾算力驱动的动态链路联合优化方法、系统、终端及存储介质是由张博;陈诗瑜;胡宇;廖育成;陈思思;李清泉设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种昇腾算力驱动的动态链路联合优化方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种昇腾算力驱动的动态链路联合优化方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：链路预测网络根据通信链路性能数据与历史数据预测各链路性能变化；环境感知网络根据无人机实时状态数据与环境数据预测环境对链路性能的影响；飞控任务解算模块根据任务类型和任务需求得到飞控指令优先级；强化学习决策模块根据各链路性能变化、环境对链路性能的影响和飞控指令优先级动态选择最优通信模式。本发明基于昇腾算力，融合基于飞控任务需求的优先级指令，对链路状态进行预测，根据预测结果实时动态切换通信模式，在低空经济场景中实现高可靠、低时延、强鲁棒的通信保障，为无人机、空中交通管理等用户提供核心支撑。

本发明授权一种昇腾算力驱动的动态链路联合优化方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种昇腾算力驱动的动态链路联合优化方法，其特征在于，所述昇腾算力驱动的动态链路联合优化方法包括： 获取通信链路性能数据与历史数据，将所述通信链路性能数据与所述历史数据输入至链路预测网络，所述链路预测网络根据所述通信链路性能数据与所述历史数据预测各链路性能变化； 融合历史数据、硬件设备状态数据和环境数据，得到多源数据，通过昇腾NPU对多源数据进行时空坐标对齐； 采用长短期记忆网络和Transformer算法，融合历史数据与环境特征进行时序数据预测，其中，长短期记忆网络用于通过门控机制捕捉通信链路间长期强相关关系，预测未来预设时间内的时延趋势，以实现对时序数据的趋势预测，Transformer算法用于分析多通信链路之间的关联变化； 根据预测结果进行通信链路切换； 获取无人机实时状态数据与环境数据，将所述无人机实时状态数据与所述环境数据输入至环境感知网络，所述环境感知网络根据所述无人机实时状态数据与所述环境数据预测环境对链路性能的影响； 基于所述无人机实时状态数据与所述环境数据，分析无人机所处环境和自身飞行状态与趋势；通过环境感知网络算法预测链路信号在所处环境空间中的传输情况和衰减、增强趋势； 所述环境感知网络算法包括： 特征解析层：通过卷积核阵列对输入的环境图频进行局部扫描，每个卷积核自动提取基础特征，通过特征融合解析障碍物的整体形态与尺寸参数； 决策输出层：将空间特征映射为障碍物属性参数，输出位置、尺寸及形状分类结果，将空间特征与链路状态数据相结合，评估通信链路的信号和数据在环境空间中的传输和遮挡情况； 获取任务类型和任务需求，将所述任务类型和所述任务需求输入到飞控任务解算模块，所述飞控任务解算模块根据所述任务类型和所述任务需求得到飞控指令优先级； 将所述各链路性能变化、所述环境对链路性能的影响和所述飞控指令优先级输入至强化学习决策模块，所述强化学习决策模块根据所述各链路性能变化、所述环境对链路性能的影响和所述飞控指令优先级动态选择最优通信模式； 基于所述各链路性能变化、所述环境对链路性能的影响和所述飞控指令优先级，通过强化学习算法选择最优通信模式并保障冗余链路； 根据链路状态预测结果和任务需求，设置包含带宽、时延和切换惩罚的奖励函数，采用深度Q网络算法动态选择最优的通信模式，并通过近端策略优化算法对带宽、传输间隔、主链路和冗余链路进行动态分配，利用昇腾NPU完成时延要求内的通信链路分配决策。

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