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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于缓存区预测的中继选择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：CN116506918B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310505985.2，技术领域涉及：H04W40/22；该发明授权一种基于缓存区预测的中继选择方法是由智慧;费洁;王雅宁;段苗苗;黄彧设计研发完成，并于2023-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于缓存区预测的中继选择方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于缓存区预测的中继选择方法，包括：进行通信环境即缓冲辅助中继转发系统的参数设置；构建LSTM‑DQN网络，确定状态空间、动作空间和奖励函数；智能体根据状态空间中初始状态在动作空间中选择动作，即对通信环境中中继节点的选择以及该中继节点的接收或者发送进行决策，得到下一个状态，不断重复上述过程，最终得到最大的奖励值，即链路容量最大。本发明建立了终端用户自身对缓冲区要求导致用于协作通信的可用缓冲区有限且变化的应用场景，当中继用户自身缓冲区需求较小时，中继能划出更多的缓冲区协助中继转发，并实现中继节点收发数据包的选择，与现有技术相比，用户的平均可用缓冲区提升，丢包率下降，提升系统容量。

本发明授权一种基于缓存区预测的中继选择方法在权利要求书中公布了：1.一种基于缓存区预测的中继选择方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤： 1进行通信环境即缓冲辅助中继转发系统的参数设置：确定中继节点个数、中继节点的位置坐标、源节点的位置坐标、目的节点的位置坐标，总缓冲区的大小、信道系数、发送功率、噪声功率和目标数据速率； 2构建LSTM-DQN网络，确定状态空间、动作空间和奖励函数； 3智能体根据状态空间中初始状态在动作空间中选择动作，即对通信环境中中继节点的选择以及该中继节点的接收或者发送进行决策，得到下一个状态，不断重复上述过程，最终得到最大的奖励值，即链路容量最大； 每个中继节点的缓存大小有限，总缓冲区的大小为L+1，包括中继用户自身的缓存需求和协助转发的缓存大小； 所述步骤2具体是指：在深度强化学习网络DQN中加入LSTM网络，构成LSTM-DQN网络，将L个连续时间步长的数据输入到LSTM网络，该网络由多个LSTM单元组成，LSTM包含三个门，分别为输入门、遗忘门和输出门； LSTM-DQN网络的状态空间、动作空间和奖赏值分别为： 状态空间：在时间为t时，观测状态为=[,,]，其中表示时间为t−1时的用户缓冲区使用情况，是源节点到中继节点的信道系数，是中继节点到目的节点的信道系数，状态空间定义为S1=[，...，]，其中，表示要捕获的过去观测状态数； 动作空间：基于当前有限且变化的缓冲区辅助中继转发系统状态，需要对中继的选择和该中继的接收或者发送进行决策，环境为缓冲辅助中继选择网络，动作是选择一个链路进行数据传输，相当于确定，j∈{0,1}，其中，k代表中继节点的个数，0代表中继接收数据包，1代表中继发送数据包；如果一个中继网络有k个中继节点，则有2k个传输链路，在一个时隙内，选择一条链路进行传输，或不选择任何链路，因此，动作总数为2k+1； 奖励函数：奖赏和最优化目标函数相关，将吞吐量作为奖励函数。

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