浙江工业大学黄亮获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利移动场景下基于信号增强的深度强化学习带宽估计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：CN120711519B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511174543.X，技术领域涉及：H04W72/0457；该发明授权移动场景下基于信号增强的深度强化学习带宽估计方法是由黄亮;李玉琪;裘新桃;池凯凯;张书彬;石在;魏欣晨设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本移动场景下基于信号增强的深度强化学习带宽估计方法在说明书摘要公布了：本发明提供移动场景下基于信号增强的深度强化学习带宽估计方法，涉及移动通信技术领域，包括采集网络传输状态数据，将RSSI值归一化并滤波，构建包含网络传输状态特征、时序特征和RSSI值的状态空间，输入演员‑评论家结构的深度强化学习模型进行带宽预测，并基于RSSI值差异触发带宽保护机制。本发明能有效提高移动场景下带宽预测精度，降低网络波动影响，提升信号传输质量。
本发明授权移动场景下基于信号增强的深度强化学习带宽估计方法在权利要求书中公布了：1.移动场景下基于信号增强的深度强化学习带宽估计方法，其特征在于，包括： 以预设采样间隔采集信号带宽数据和初始RSSI值；将所述初始RSSI值通过线性映射转换为归一化RSSI值，对所述归一化RSSI值执行滑动窗口均值滤波得到RSSI值； 将所述信号带宽数据构建为网络传输状态特征，将最近多个历史带宽预测样本重塑为时序特征，基于所述RSSI值、所述网络传输状态特征和所述时序特征，构建状态空间； 将所述状态空间输入深度强化学习模型，所述深度强化学习模型采用演员网络-评论家网络结构，所述演员网络输出带宽预测区间的概率分布，所述评论家网络评估当前状态的长期收益； 计算当前RSSI值与前一时刻RSSI值的差值，当所述差值小于动态阈值时触发带宽保护机制，得到调整后的预测带宽值；将所述调整后的预测带宽值通过实时传输控制协议反馈至发送端，所述发送端根据当前丢包率对发送速率进行自适应调整； 将所述调整后的预测带宽值与最小发送速率作为最终目标码率输出，用于指导网络资源分配。
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