中国人民解放军网络空间部队信息工程大学马海龙获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军网络空间部队信息工程大学申请的专利一种基于图强化学习的LEO巨型星座弹性路由方法及相关设备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：CN119892713B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411933809.X，技术领域涉及：H04L45/12；该发明授权一种基于图强化学习的LEO巨型星座弹性路由方法及相关设备是由马海龙;江逸茗;白禄鑫;刘宗海;尹梓诺;张鹏;周锟;宋东辉;曲彦泽设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于图强化学习的LEO巨型星座弹性路由方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于图强化学习的LEO巨型星座弹性路由方法及相关设备，涉及卫星通信技术领域。该方法包括：将星座拓扑划分为多个控制域，基于SDN架构采用主从控制器对多个控制域进行管理；主控制器计算从源节点到目的节点的全局最短路径，并根据其经过的域边界节点和域间链路，将源目的节点对之间的跨域流量请求分解为多个域内流量请求；从控制器根据总的域内流量请求和故障链路构建虚拟流量拓扑，在域内选择关键链路，利用GNN提取虚拟流量拓扑的链路特征矩阵，采用强化学习算法更新关键链路的权重，进而在路径时延和链路带宽的约束下基于新的链路权重生成域内路由路径。本发明可以满足LEO巨型星座数据传输的高可用和低时延要求。
本发明授权一种基于图强化学习的LEO巨型星座弹性路由方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于图强化学习的LEO巨型星座弹性路由方法，其特征在于，包括： 步骤1：将星座拓扑划分为多个控制域，基于SDN架构采用主从控制器对多个控制域进行管理；其中，所有控制域形状相同且域内均包含相同数量的LEO卫星； 步骤2：主控制器计算从源节点到目的节点的全局最短路径，根据所述全局最短路径经过的域边界节点和域间链路，将源目的节点对之间的跨域流量请求分解为多个域内流量请求； 步骤3：从控制器根据总的域内流量请求和故障链路构建虚拟流量拓扑，并基于所述虚拟流量拓扑在域内选择关键链路； 步骤4：从控制器利用GNN提取所述虚拟流量拓扑的链路特征矩阵，并基于所述链路特征矩阵，采用强化学习算法更新关键链路的权重，进而在路径时延和链路带宽的约束下基于新的链路权重生成域内路由路径。
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