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龙图腾网获悉西安电子科技大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所申请的专利一种低轨卫星网络可信负载均衡路由方法、系统、设备及介质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：CN116390164B 。

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：202310379081.X，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权一种低轨卫星网络可信负载均衡路由方法、系统、设备及介质是由俱莹;宋佳鑫;张亚生;何辞;董飞虎设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低轨卫星网络可信负载均衡路由方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：一种低轨卫星网络可信负载均衡路由方法、系统、设备及介质，其方法包括：构建低轨卫星网络通信场景；对低轨卫星可信负载均衡路由质量服务约束建模；对低轨卫星可信负载均衡路由目标函数建模；建立全分布式多智能体架构；在全分布式多智能体架构中建立D3QN深度强化学习训练模型，设置训练模型的状态、动作及奖励，进行路由决策模型训练；设计低轨卫星网络可信负载均衡路由策略；系统、设备及介质用于实现一种低轨卫星网络可信负载均衡路由方法；本发明解决了低轨卫星场景下的可信路由及负载均衡路由问题，可以在满足业务的信任要求及时延敏感要求的同时，降低网络的最大队列利用率，均衡了网络负载。

本发明授权一种低轨卫星网络可信负载均衡路由方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种低轨卫星网络可信负载均衡路由方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：构建低轨卫星网络通信场景；根据低轨卫星网络建立低轨卫星网络拓扑模型，根据网络环境构建拓扑模型网络参数，利用去中心化DTMS信任评估模型对各个卫星进行信任度评估； 步骤2：对低轨卫星可信负载均衡路由质量服务约束建模，作为模型求解时的约束条件； 步骤3：对低轨卫星可信负载均衡路由目标函数建模，构建模型求解时的目标函数； 步骤4：对步骤1建立的低轨卫星网络拓扑模型中建立全分布式多智能体架构； 所述建立全分布式多智能体架构，具体方法为： 设计完全分布式的多智能体架构，将每颗卫星的动态路由决策问题建模为部分可观测马尔可夫决策过程POMDP，并将每颗卫星视为一个智能体，智能体之间没有参数共享，独立训练，将整个网络的路由决策构造为多智能体POMDP； 步骤5：对步骤4建立的全分布式多智能体架构中建立D3QN深度强化学习训练模型，利用步骤2中得到的约束条件以及步骤3中得到的目标函数，设置训练模型的状态、动作及奖励，对多智能体D3QN学习模型进行路由决策模型训练； 步骤6：根据步骤5训练得到的路由决策模型，设计低轨卫星网络可信负载均衡路由策略； 所述设计低轨卫星网络可信负载均衡路由策略，具体方法为： 可信负载均衡路由算法分为训练阶段和决策阶段； 6.1：在训练阶段，训练开始时初始化经验回放池和网络参数，在LEO-SN拓扑中随机生成源节点和目的节点对，路由决策由源节点做出，在决策过程中，智能体根据下面的动态贪心策略进行决策： 其中，step为训练步数，为常数，可以调节动态贪心策略中决策概率的下降速度，σ是[0,1]范围内的随机数，每次决策后根据奖励函数计算奖励值，智能体在进行一次决策后将本次样本存入经验重放池备用，估计网络根据梯度下降法更新网络权重，目标网络每隔C个steps从估计网络更新一次网络权重，当找到目的节点后，一次路由训练结束，重复随机生成源和目的节点对进行训练，直至模型训练收敛； 6.2：在决策阶段，根据训练收敛的决策模型：a.初始化路由路径；b.输入当前业务的源节点和目的节点；c.当前节点的智能体根据周围环境状态做出下一跳决策；d.将决策节点加入路由路径；e.将下一跳节点作为新的当前节点；f.判断当前是否为目的节点，若为目的节点则结束路由得到路由路径，若不为目的节点则跳至第c步继续决策。

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