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龙图腾网获悉河南科技大学申请的专利一种面向高动态大规模移动自组网的智能组网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：CN118945756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202411206895.4，技术领域涉及：H04W40/02；该发明授权一种面向高动态大规模移动自组网的智能组网方法是由张明川;吴庆涛;朱军龙;杨美怡;郑瑞娟;高慧敏;赵旭辉;刘牧华;王琳;张茉莉;冀治航设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向高动态大规模移动自组网的智能组网方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能移动自组网技术领域，公开了一种面向高动态大规模移动自组网的智能组网方法，包括以下步骤：S1、建立高动态大规模移动自组网的组网模型；S2、根据通信需求，构建高动态大规模移动自组网的智能路由决策方法；S3、设计节点组织与路由传输的安全认证策略。本发明采用上述的一种面向高动态大规模移动自组网的智能组网方法，实现了对网络大规模节点的组织管理，解决了各种情况下的路由决策问题，保障了网络节点接入与传输过程中的安全，适用于高动态大规模的新型网络应用场景。

本发明授权一种面向高动态大规模移动自组网的智能组网方法在权利要求书中公布了：1.一种面向高动态大规模移动自组网的智能组网方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、建立高动态大规模移动自组网的组网模型，包括自组网架构、节点组织和网域划分三部分；其中，从逻辑角度建立保障节点和功能节点组织模型，从物理角度建立智能网域划分模型； S11、自组网架构模型，按照功能将网络节点分为保障节点和功能节点；按实现组网功能分为节点组织引擎、网域划分引擎、路由决策引擎和安全认证引擎四个功能模块； 保障节点专门用于路由中继的网络节点，部署所有的引擎模块，通过分布式协作完成各引擎的功能；功能节点是用于完成既定目标任务的网络节点，同时具有中继功能，部署路由决策引擎模块和安全认证引擎模块； 节点组织引擎对接入网络的所有节点进行合理组织，分为保障节点组织和功能节点组织，二者相互映射关联，实现对网络节点无拓扑的高效管理；网域划分引擎结合节点组织与场景认知，对网络进行网域划分，并优化部署保障节点；路由决策引擎根据网络状态、节点级别、任务级别，维护各种情况下的智能路由；安全认证引擎基于加解密技术，利用“公开—隐形”双重标识，实现节点接入与传输连接的安全管理； 其中，建立自组网架构模型的具体步骤如下： S111、利用数学优化，构建自组网架构的广义网络效用最大化问题，如下所示： subjecttoRx≤c； 其中，表示保障节点向量；表示功能节点向量；表示信源节点q在网域o中的发送速率；标识网络效用函数； S112、利用数学优化、因果推理与强化学习，建模马尔可夫决策过程，求解广义网络效用最大化问题，如下所示： 其中，表示状态空间；表示动作空间；表示状态转移概率；表示收益函数； S113、通过强化学习获取最优的优化算法，求解得到最佳路由策略R*和传输策略x*； S12、节点组织的具体步骤如下： S121、节点虚拟组织； 首先，依据逻辑连通性将保障节点虚拟组织起来，形成保障节点虚拟映射； 然后，依据功能节点的不同类型，建立多个功能节点的虚拟映射； 最后，基于物理或逻辑关系，将功能节点的虚拟映射与保障节点的虚拟映射连接起来，形成网络节点的分布式虚拟映射组织； S122、保障节点优化部署； 首先，将保障节点i根据网络环境变化不断动态调整的过程，建立分布式结构因果模型； 然后，根据因果模型与马尔可夫决策过程之间的转换关系，将结构因果模型表征为一个多智能体干扰马尔可夫决策过程； 最后，通过最大化网络长期累积效用函数寻找最优部署策略π*，得到最佳的保障节点部署策略，实现保障节点对目标区域的高效覆盖； S13、网域划分方法的具体过程如下： S131、场景认知； 利用现有网络、环境感知技术与先验知识，建立基于多模态元迁移学习的场景认知模型；通过节点间交互感知整个网域内的网络场景； S132、网域划分； 基于网络场景认知结果，建立网域划分数学优化模型；基于分布式因果强化学习，自动求解优化问题，得到最优的路由策略和传输策略实现网络管理模型优化； S2、根据通信需求，构建高动态大规模移动自组网的智能路由决策方法，具体分为先应式智能路由决策、反应式智能路由决策和机会路由决策三种情况； S3、设计节点组织与路由传输的安全认证策略，包括节点安全接入认证和传输连接安全认证两部分。

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