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龙图腾网获悉西北农林科技大学申请的专利一种能量收集物联网中基于相关信息年龄的状态更新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：CN116056033B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310097575.9，技术领域涉及：H04W4/38；该发明授权一种能量收集物联网中基于相关信息年龄的状态更新方法是由徐超;谢益平;张凡;孙红光设计研发完成，并于2023-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种能量收集物联网中基于相关信息年龄的状态更新方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种能量收集物联网中基于相关信息年龄的状态更新方法，包括以下步骤：建立能量收集物联网中的网络、能耗、相关信息年龄演化模型；基于建立的物联网模型，提出一个以最小化数据融合中心的平均相关信息年龄为目标的传感器状态更新优化问题；将状态更新优化问题建模为传感器电量不可知的部分可观测马尔科夫决策过程；结合柔性动作评论家算法和长短期记忆网络，并提出动作分解和映射机制，设计了一种深度强化学习算法求解建立的部分可观测马尔科夫决策过程。所设计的算法能够有效应对环境动态未知、传感器电量不可观测、大规模离散动作空间造成的问题，实现了数据融合中心的平均相关信息年龄的最小化。

本发明授权一种能量收集物联网中基于相关信息年龄的状态更新方法在权利要求书中公布了：1.一种能量收集物联网中基于相关信息年龄的状态更新方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：基于一个由N个具有能量收集装置的传感器、K个相关感知点和一个数据融合中心组成物联网网络，建立包括网络模型、能耗模型和相关信息年龄演化模型在内的能量收集物联网模型； 步骤二：基于步骤一中建立的物联网模型，通过激活对应的传感器进行状态更新以最小化数据融合中心处的相关信息年龄，并提出一个以最小化数据融合中心的平均相关信息年龄为目标的传感器状态更新优化问题； 步骤三：基于步骤二中提出的传感器状态更新优化问题，将传感器电量不可知的动态状态更新建模为部分可观测马尔科夫决策过程，其中部分可观测马尔科夫决策过程由包括状态空间、观测空间、动作空间和奖励函数在内的元组组成； 步骤四：使用LSTM神经网络实现对传感器真实电量的预测，并提出一种动作分解和映射机制，以对SAC算法进行改进，设计出一种深度强化学习算法求解步骤三中建立的部分可观测马尔科夫决策过程，完成对传感器状态更新优化问题的求解； 对SAC中的SAN网络，其参数可以通过最小化期望KL散度来训练，如下式所示： ； 其中表示温度参数，应用重参数化技术使变量变成可微的，用高斯分布重新参数化该变量，即： ； 其中条件变量和为SAN网络的输出，为噪声变量，其服从期望值为0，标准差为1的标准高斯分布，因此有： ； 动作分解和映射机制具体为：首先重建一个由K个子空间组成的动作空间，即，其中每个子空间的表达式如下： ； 其中表示零向量，原始动作空间是的一个子集，提出一个映射函数，它确定性地将每个原始动作映射到中的有效动作A，如下所示： ； 通过将ADM机制纳入SAC框架，利用SAN生成一个具有K分量的向量，即原始动作，其中每个分量分别属于子空间，，原始动作再经过映射函数M，即可得到有效动作A。

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