买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于强化学习的动态空地异构网络用户关联增强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：CN116634450B 。

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：202310493523.3，技术领域涉及：H04W16/18；该发明授权一种基于强化学习的动态空地异构网络用户关联增强方法是由杨清海;艾宝;冯旭旸设计研发完成，并于2023-05-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的动态空地异构网络用户关联增强方法在说明书摘要公布了：本申请涉及通信网络技术领域，具体而言，涉及一种基于强化学习的动态空地异构网络用户关联增强方法，可以解决在空地一体化的异构网络动态场景下，用户与基站的关联问题。所述方法包括：构建空地异构网络，并初始化网络的参数，所述空地异构网络包括地面宏基站、地面小基站、空中基站及地面用户；基于所述空地异构网络对系统信道及信道容量进行建模；确定最大化网络容量的最优化问题及限定条件；通过Q学习增强算法，对所述最优化问题进行求解，得到最优用户关联解。

本发明授权一种基于强化学习的动态空地异构网络用户关联增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的动态空地异构网络用户关联增强方法，其特征在于，包括： 构建空地异构网络，并初始化网络的参数，所述空地异构网络包括地面宏基站、地面小基站、空中基站及地面用户，包括： 给定所述空中基站的集合为，所述地面基站的集合为，总体基站的集合为，所述地面用户的集合为； 其中，为所述空中基站的数量，为所述地面基站的数量，为所述地面用户的数量，所述地面基站包括所地面宏基站及所述地面小基站，所述总体基站包括所述地面基站及所述空中基站； 基于所述空地异构网络对系统信道及信道容量进行建模； 确定最大化网络容量的最优化问题及限定条件，包括： 给定所述总体基站与所述地面用户关联问题的解为矩阵A： ； 其中，表示所述地面用户与所述总体基站关联的二进制参数，当所述地面用户关联所述总体基站时,，否则； 确定所述最大化网络容量的最优化问题为： ； 其中，为时刻的空中基站的位置坐标，为地面宏基站的覆盖半径，C1为对所述空中基站的运动轨迹的限定，C2为对所述总体基站所服务的用户数量不能超过当前基站的最大连接数的限定，C3为对用户的关联进行的限定，保证同一时隙每个用户有且仅有一个基站进行下行数据传输； 通过Q学习增强算法，对所述最优化问题进行求解，得到最优用户关联解，包括： 将用户关联问题分解为元组，所述元组为马尔可夫决策过程中的多个部分，其中，表示智能体，表示空地基站所收集的用户关联状态，表示智能体的采取的动作，表示即时奖励函数； 将Q值函数表设计为格式的表格，其中，表格行数为，表示总体的状态空间数，为表格列数，表示某一状态下总体的动作选择个数，，而则表示状态下，动作被选择的Q值； 基于元组及Q值函数表，得到所述地面用户与所述总体基站的最优用户关联解。

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西安电子科技大学，其通讯地址为：710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。