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龙图腾网获悉上海京济通信技术有限公司申请的专利星地上注数据源包拆包及组帧方法、系统、设备及介质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：CN120415539B 。

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：202510557120.X，技术领域涉及：H04B7/185；该发明授权星地上注数据源包拆包及组帧方法、系统、设备及介质是由李明;冒磊磊;赵炟设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本星地上注数据源包拆包及组帧方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及卫星通信领域，公开了星地上注数据源包拆包及组帧方法、系统、设备及介质，包括以下步骤：预处理：采集信道环境数据、星上设备状态数据和数据源包业务属性数据，并进行预处理，所述数据源包业务属性数据包含数据间的关联标识；特征提取：利用多层嵌套式网络对预处理后的数据进行特征提取，获得综合特征向量，包括数据源包的特征、数据间关联关系的特征；决策拆包：将所述综合特征向量输入至由深度强化学习与模型预测控制融合的决策模型，生成拆包决策。通过采集星地上注数据源包并进行预处理，利用多层嵌套式网络对预处理后的数据进行特征提取，将综合特征向量输入深度强化学习与模型预测控制融合的决策模型生成拆包决策。

本发明授权星地上注数据源包拆包及组帧方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.星地上注数据源包拆包及组帧方法，其特征在于，包括以下步骤： 预处理：采集信道环境数据、星上设备状态数据和数据源包业务属性数据，并进行预处理，所述数据源包业务属性数据包含数据间的关联标识； 特征提取：利用多层嵌套式网络对预处理后的数据进行特征提取，获得综合特征向量，包括数据源包的特征、数据间关联关系的特征； 决策拆包：将所述综合特征向量输入至由深度强化学习与模型预测控制融合的决策模型，生成拆包决策； 组帧生成：根据关联标识以及数据间关联关系的特征，构建超图神经网络，结合多目标优化算法生成组帧策略； 平台执行：通过由FPGA、ASIC和GPU组成的异构硬件平台，在实时操作系统的调度下，根据拆包决策与组帧策略，执行拆包及组帧操作； 所述特征提取具体包括以下步骤： 利用卷积神经网络对信道环境数据进行空间特征提取，得到空间特征； 利用堆叠长短时记忆网络对信道环境数据进行时序特征提取，得到时序特征； 通过多头注意力机制融合空间特征和时序特征，并结合知识图谱嵌入进行全局特征整合，获得综合特征向量； 所述生成拆包决策为通过深度强化学习生成初始动作序列，利用模型预测控制对初始动作序列进行优化，以最小化未来若干个时间步的累积损失函数； 所述结合多目标优化算法生成组帧策略，采用动态规划和遗传算法相结合的方式。

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