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龙图腾网获悉中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司申请的专利无线资源调度方法、主动资源调度模型的训练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：CN114390710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202011117060.3，技术领域涉及：H04W72/12；该发明授权无线资源调度方法、主动资源调度模型的训练方法及装置是由吴杰;孙奇;段然设计研发完成，并于2020-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本无线资源调度方法、主动资源调度模型的训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种无线资源调度方法、主动资源调度模型的训练方法及装置。该方法包括：根据用户侧数据和基站侧数据，获得预测结果信息；根据用户累计数据传输量和所述预测结果信息，获得主动资源调度模型的状态参数；通过采用强化学习算法的主动资源调度模型对所述状态参数进行分析，获得资源调度的动作参数；根据所述动作参数，输出资源调度结果。采用该实施例所述方法，在即使存在预测误差的情况下仍然可以确定资源调度所需数据，实现资源的高效利用。

本发明授权无线资源调度方法、主动资源调度模型的训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种无线资源调度方法，其特征在于，包括： 根据用户侧数据和基站侧数据，获得预测结果信息；所述预测结果信息包括以下至少之一目标参数的预测结果：用户移动性、用户接入基站的可达谱效和基站可用资源； 根据用户累计数据传输量和所述预测结果信息，获得主动资源调度模型的状态参数；其中，所述状态参数包括以下至少之一信息：用户接入基站预测值、基站可用带宽、用户接入基站的可达谱效和用户累计传输数据量； 通过采用强化学习算法的主动资源调度模型对所述状态参数进行分析，获得资源调度的动作参数；其中，所述动作参数以时间序列表示时间窗中的每一资源配置时间单元所接入用户及所配置的资源量； 根据所述动作参数，输出资源调度结果； 其中，所述主动资源调度模型为根据需要满足的数据传输性能参数、约束条件和模型训练时的状态参数，采用以下方式进行模型训练获得； 通过行动者Actor网络，根据模型训练时当前的所述状态参数st和约束条件计算当前的个人回报参数rst，at，并根据当前Q值确定当前的动作参数at；其中Q值为Actor网络策略的评价值； 通过评论者Critic网络，根据当前的所述状态参数st、当前的动作参数at、当前的个人回报参数rst，at和下一时刻的状态参数st+1，计算更新Q值； 在根据所述更新Q值、当前的动作参数at和所述数据传输性能参数判断不满足目标函数的情况下，通过行动者Actor网络，根据下一时刻的所述状态参数st+1计算下一时刻的个人回报参数rst+1，at+1，并根据更新Q值确定下一时刻的动作参数at+1； 在根据所述更新Q值、当前的动作参数at和所述数据传输性能参数判断满足目标函数的情况下，确定模型训练结束。

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