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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军工程大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所申请的专利一种基于频谱数据聚合的多智能体协同抗干扰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：CN119300166B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411250013.4，技术领域涉及：H04W72/541；该发明授权一种基于频谱数据聚合的多智能体协同抗干扰方法是由徐煜华;徐逸凡;陈韬亦;张彪;刘文慧;张晓凯;梁可欣;李淳泽设计研发完成，并于2024-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于频谱数据聚合的多智能体协同抗干扰方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于频谱数据聚合的多智能体协同抗干扰方法，首先建立基于频谱数据聚合的多智能体协同抗干扰模型；其次，基于贪婪策略选择联合动作；再次，执行联合动作，获得奖励，感知当前频谱，状态转移到下一状态，同时将经验存储进智能体的经验池中；然后，从经验池中随机批量采样，计算目标Q值，计算损失函数梯度并训练更新权重值，当达到最大循环次数时，算法结束。本发明模型完备，物理意义清晰，能够避免恶意干扰和用户之间的互扰，能显著提高感知信息不完全下超密集网络的抗干扰性能，且用频策略更公平。

本发明授权一种基于频谱数据聚合的多智能体协同抗干扰方法在权利要求书中公布了：1.一种基于频谱数据聚合的多智能体协同抗干扰方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，建立基于频谱数据聚合的多智能体协同抗干扰模型，包含一组干扰设备、N个用户和一个频管中心； 步骤2，以频谱瀑布图为环境状态，以频谱中心所聚合的频谱采样数据为观测状态，以用户选择的接入信道为动作，根据环境状态、观测状态和其余用户的接入状态定义奖励函数，将频谱数据聚合的多智能体协同抗干扰过程建模为部分可观测马尔可夫决策过程，其中t时隙的环境状态表示为St，观测状态表示为ot，用户n的奖励函数表示 步骤3，定义用户n在t时刻的状态价值函数对N个用户循环基于贪婪策略选择动作 步骤4，对于用户n，感知当前频谱，执行联合动作获得奖励以及下一个状态Ot+1＝[ot+1,ot,...,ot-Φ+2]，并将经验存储进入用户n的经验池E中； 步骤5，从用户n的经验池E中随机批量采样以状态和奖励为输入，以用户动作为输出，采用梯度下降优化法训练神经网络，在神经网络训练过程中，引入mellowmax算子，计算目标状态价值TargetQ，并据此定义损失函数； 步骤6，循环步骤4-步骤5，当循环次数达到用户总数量后跳转到步骤3，直至仿真时间达到最大迭代次数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军陆军工程大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所，其通讯地址为：210007 江苏省南京市秦淮区后标营88号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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