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龙图腾网获悉北京信义恒科技有限公司申请的专利基于数字孪生的WAPI网络优化与仿真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：CN119697677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510214774.2，技术领域涉及：H04W24/06；该发明授权基于数字孪生的WAPI网络优化与仿真系统是由李爽设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生的WAPI网络优化与仿真系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于数字孪生的WAPI网络优化与仿真系统，属于无线网络优化技术领域，其具体包括：利用传感器与监测设备采集WAPI网络物理实体数据并传至数据处理中心；数据处理中心依此构建数字孪生模型，并与实际数据进行对比；基于数字孪生模型，采用优化算法评估分析网络，找出问题并制定网络优化策略；在数字孪生模型上对网络优化策略进行仿真，并根据仿真结果对网络优化策略进行调整；将调整后的网络优化策略应用于实际网络，通过模型持续监测，对比优化前后数据，基于反馈信息进一步优化模型和网络优化策略；本申请解决了传统WAPI网络优化效率低、准确性差的问题，通过数字孪生实现高效精准优化，提高网络性能和可靠性。

本发明授权基于数字孪生的WAPI网络优化与仿真系统在权利要求书中公布了：1.基于数字孪生的WAPI网络优化与仿真系统，其特征在于，包括：数据采集模块、数字孪生模型构建模块、模型校准与验证模块、网络优化策略制定模块、仿真与效果评估模块、实施与反馈模块； 所述数据采集模块包括传感器单元和数据传输单元，所述传感器单元内配置有智能感知策略，所述智能感知策略，用于感知网络的物理实体数据；所述数据传输单元内配置有自动重传请求混合动态调整重传次数策略，用于将传感器单元采集到的物理实体数据传输至数据处理中心； 所述数字孪生模型构建模块包括拓扑构建单元，所述拓扑构建单元内配置有改进的深度优先搜索算法，所述改进的深度优先搜索算法，结合网络分层思想，识别WAPI网络中的连接关系，构建网络拓扑结构； 所述模型校准与验证模块包括数据对比单元，所述数据对比单元内配置有差异检测算法，所述差异检测算法，用于将数字孪生模型输出的网络性能指标与实际网络运行数据进行逐时间点对比，计算两者之间的差异值和趋势变化； 所述网络优化策略制定模块包括问题诊断单元和策略生成单元，所述策略生成单元，用于综合多性能指标，生成网络优化策略； 所述拓扑构建单元采用改进的深度优先搜索算法，改进的深度优先搜索算法的具体步骤包括： C1：将所有接入点和终端设备网络节点标记为未访问状态，并创建一个空的数据结构来存储网络拓扑结构信息，创建的所述空的数据结构为邻接表； C2：将接入点视为第一层，直接连接接入点的终端设备视为第二层，为每个节点设置一个初始层次标记； C3：选择接入点作为深度优先搜索的起始节点，访问起始接入点，将其标记为已访问状态，并记录起始接入点层次信息； C4：查找与起始接入点相连的邻居节点，并根据确定邻居节点的连接权重w，其中，b和c表示权重系数，s表示信号强度，表示带宽； 所述改进的深度优先搜索算法的具体步骤还包括： C5：根据邻居节点的类型确定其层次； 若邻居节点是终端设备，则邻居节点的层次为当前接入点层次加1； 若邻居节点是除了当前正在访问的接入点之外的接入点，则邻居节点的层次为当前接入点层次； C6：对于每个未访问的邻居节点，在递归过程中，不断更新节点的访问状态、层次信息和连接关系，并记录到拓扑结构数据结构中； C7：在完成对所有节点的深度优先搜索后，将邻接表数据结构转换为拓扑图形式，其中，节点代表接入点和终端设备，边代表连接关系，边的权重表示连接权重，获得完整的网络拓扑结构。

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