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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于多智能体分层深度强化学习的星地融合网络信息年龄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：CN120150802B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510394551.9，技术领域涉及：H04B7/185；该发明授权基于多智能体分层深度强化学习的星地融合网络信息年龄优化方法是由何欣雨;周琨;李亚苹;阎庆;何刚;杨阳设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多智能体分层深度强化学习的星地融合网络信息年龄优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多智能体分层深度强化学习的星地融合网络信息年龄优化方法，涉及通信技术领域，包括：S1、初始化网络参数；S2、初始化和设置T、Ns、F，t＝1；S3、若t％Ns＝0,执行S4；否则，执行S5；S4、在上层DQN中，对每个智能体的当前状态利用贪心策略选择动作，得到基于离散频谱分配的状态转移并存入利用样本更新θ和θ′；S5、对于每个智能体，输入下层观测状态到PPO，得到基于连续功率分配的状态转移并存入利用样本更新ζ和若t％F＝0，更新旧策略网络；S6、若tT,则t＝t+1，执行S3；否则，结束迭代。最终找到最小化信息年龄的频谱和功率联合分配方案。

本发明授权基于多智能体分层深度强化学习的星地融合网络信息年龄优化方法在权利要求书中公布了：1.基于多智能体分层深度强化学习的星地融合网络信息年龄优化方法，所述星地融合网络包括一个多波束低轨卫星LEO，LEO包括M个正交的频带资源块RB，一个RB由一个地面小区基站占用；其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、初始化网络参数θ、θ′、ζ、ζ'和分别对应主网络、目标网络、新策略网络、旧策略网络和评价网络；一个RB对应为一个智能体； 步骤S2、初始化经验池和设置总训练轮次T、分配频率Ns、所述旧策略网络更新的频率F；初始化t＝1； 步骤S3、若t％Ns＝0,则执行步骤S4；否则，执行步骤S5； 步骤S4、对于每个所述智能体的当前状态利用贪心策略选择动作αmt；m表示第m个智能体；得到数据并存入中；从中随机选择多个样本，更新θ和θ′；αmt表示第m个智能体的频谱分配策略；执行步骤S6； 步骤S5、对于每个所述智能体，输入下层观测状态到PPO新策略网络，输出动作概率分布；得到数据并存入中；从中随机选择多个样本，更新ζ和pmt表示第m个智能体的功率分配策略； 若t％F＝0，则更新旧策略网络，即ζ’＝ζ；执行步骤S6； 步骤S6、若tT,则t＝t+1，执行步骤S3；否则，结束迭代。

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