中国人民解放军国防科技大学张建照获国家专利权
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！
龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种基于迁移学习的超密集网络快速频谱分配方法与系统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：CN119095170B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202411119868.3，技术领域涉及：H04W72/0453；该发明授权一种基于迁移学习的超密集网络快速频谱分配方法与系统是由张建照;陈勇;周宇航设计研发完成，并于2024-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于迁移学习的超密集网络快速频谱分配方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及超密集网络通信技术领域，具体公开了一种基于迁移学习的超密集网络快速频谱分配方法与系统，其中，该方法包括：基于超密集网络中密集基站部署的应用场景，构建在频谱复用和共信道干扰条件下最大吞吐量问题模型；设置每个用户设备的状态函数、动作函数和奖励函数，训练所述最大吞吐量问题模型；在用户数量动态变化后，根据欧几里得距离、余弦相似度和皮尔逊相关系数计算新用户与源场景用户之间的相似度；根据迁移学习算法将相似度最高的所述源场景用户的策略迁移给新用户。
本发明授权一种基于迁移学习的超密集网络快速频谱分配方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的超密集网络快速频谱分配方法，其特征在于，包括： 步骤S1：基于超密集网络中密集基站部署的应用场景，构建在频谱复用和共信道干扰条件下的最大吞吐量问题模型； 步骤S2：设置每个用户设备的状态函数、动作函数和奖励函数，训练所述最大吞吐量问题模型； 步骤S3：根据所述最大吞吐量问题模型，在用户数量动态变化后，根据欧几里得距离、余弦相似度和皮尔逊相关系数计算新用户与源场景用户之间的相似度； 步骤S4：根据迁移学习算法将相似度最高的所述源场景用户的策略迁移给新用户； 步骤S3中，采用线性插值方法，将每位用户从其起始位置到结束位置的移动路径分为m个采样点，并根据欧几里得距离与余弦相似度分别计算新用户与源场景用户移动时的空间相似度和移动方向相似度； 步骤S3中，根据皮尔逊相关系数来衡量两个用户在信道状态上的相似度及信道增益的线性相关性，对于每个子信道，计算两个用户的信道增益之间的皮尔逊相关系数，并取平均值作为总体的信道相似度； 设计两个权重分别计算所述空间相似度和移动方向相似度的综合相似度，结合所述信道相似度确定最终相似度。
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中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：210007 江苏省南京市秦淮区后标营路18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”。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号