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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利RSMA系统中时延分析和功率分配方法及装置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：CN121396854B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511347035.7，技术领域涉及：H04L43/0852；该发明授权RSMA系统中时延分析和功率分配方法及装置是由张静璇;贺禹童;张海君;马旭;李德建;彭功状;沈彬;荣华;张蕤设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本RSMA系统中时延分析和功率分配方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种RSMA系统中时延分析和功率分配方法与装置，涉及移动通信技术领域。方法包括：构建RSMA系统模型；基于RSMA系统模型，推导公共信号信干噪比的概率密度函数以及私有信号信干噪比的概率密度函数；根据公共信号信干噪比的概率密度函数，采用基于随机网络演算理论结合Meijer‑G函数构建公共信号的时延违反概率；根据私有信号信干噪比的概率密度函数，采用基于随机网络演算理论结合Meijer‑G函数构建私有信号的时延违反概率；构建RSMA系统中时延‑可靠约束下的资源优化问题；基于公共信号的时延违反概率和私有信号的时延违反概率，采用基于APMS‑PPO算法对资源优化问题的优化变量以及优化目标进行优化，输出资源分配策略。采用本发明可提高功率分配的效率与收敛速度。

本发明授权RSMA系统中时延分析和功率分配方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种RSMA系统中时延分析和功率分配方法，其特征在于，所述方法包括： S1、构建RSMA系统模型；基于RSMA系统模型，推导公共信号信干噪比的概率密度函数以及私有信号信干噪比的概率密度函数； S2、根据公共信号信干噪比的概率密度函数，采用基于随机网络演算理论结合Meijer-G函数构建公共信号的时延违反概率；根据私有信号信干噪比的概率密度函数，采用基于随机网络演算理论结合Meijer-G函数构建私有信号的时延违反概率； S3、基于RSMA系统模型，构建RSMA系统中时延-可靠约束下的资源优化问题；其中，资源优化问题是以TTI长度、分组冗余次数、公共信号功率以及私有信号功率为优化变量，以RSMA系统中所有用户的期望速率之和为优化目标,以公共信号的时延违反概率和私有信号的时延违反概率为限制条件； S4、采用自适应精度实现SNC近端策略优化算法APMS-PPO，对资源优化问题的优化变量以及优化目标进行优化，输出资源分配策略； 其中，所述S4的采用自适应精度实现SNC近端策略优化算法APMS-PPO，对资源优化问题的优化变量以及优化目标进行优化，包括： S41、构建APMS-PPO算法的动作空间、状态空间以及奖励函数；其中，APMS-PPO算法架构包括：策略网络、价值网络以及LSTM网络； S42、初始化经验回放缓冲区、策略网络参数、价值网络参数、LSTM网络参数以及RSMA系统环境参数；定义TTI长度、分组冗余次数、公共信号功率的离散取值集合以及私有信号功率的离散取值集合； S43、基于动作空间、状态空间以及奖励函数分别对策略网络和价值网络进行迭代训练，获得训练后的策略网络参数、训练后的价值网络参数以及资源分配动作； 其中，所述S43的基于动作空间、状态空间以及奖励函数分别对策略网络和价值网络进行迭代训练，包括： S431、重置环境初始状态；初始化信道实现参数与RSMA系统基础参数； S432、采用LSTM网络提取RSMA环境状态的时序特征； S433、预计算并存储与时延相关的矩生成函数； S434、根据时序特征、函数、信道实现参数与RSMA系统基础参数进行步骤迭代包括： 获取当前状态与LSTM隐藏层特征； 从策略网络中采样并选择动作； 将动作映射为实际RSMA系统资源，即分配TTI长度、分组冗余次数、私有信号功率以及公共信号功率； 执行动作，观测环境反馈的即时奖励与下一状态； 结合基于随机网络演算与Meijer-G函数，采用渐进精度与自适应截断方法计算RSMA系统的时延违反概率； 根据时延-可靠约束对即时奖励进行归一化处理； 将状态-动作-奖励过渡组存储至经验回放缓冲区； 通过最小化时序差分误差更新价值网络参数，输出更新后的价值网络参数； 采用优势估计更新策略网络参数，输出更新后的策略网络参数； 记录每次迭代的统计信息包括速率和可靠性指标，用于模型后续优化； 基于每次迭代的统计信息，采用收集的轨迹数据在线微调APMS-PPO算法参数。

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