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龙图腾网获悉南京大学申请的专利超可靠低时延的蜂窝车联网下行多连接传输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：CN115915065B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202211562213.4，技术领域涉及：H04W4/40；该发明授权超可靠低时延的蜂窝车联网下行多连接传输方法与系统是由周海波;查曹怡;薛鉴哲设计研发完成，并于2022-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本超可靠低时延的蜂窝车联网下行多连接传输方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种超可靠低时延的蜂窝车联网下行多连接传输方法与系统，为网联自动驾驶车辆提供了一种可靠的下行传输方案。本发明中有多个基站服务于具有多连接能力的多个用户，URLLC业务数据包使用不同的子载波在多条链路上同时独立地传输；本发明提出了一种多智能体深度强化学习算法来实现多连接性URLLC的实时功率分配，在服务于同一个URLLC用户的多个链路之间共享信息，并选择合适的传输功率，使各链路在保证可靠性的同时尽量减少小区间干扰和能耗。本发明利用多连接技术使得URLLC的实时可靠性在不依赖包重传的情况下大大增强。相比于传统算法，本发明提出的多智能体深度强化学习算法能够实时完成功率分配并适配动态用户，在保证可靠性的同时节约传输能量。

本发明授权超可靠低时延的蜂窝车联网下行多连接传输方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种超可靠低时延的蜂窝车联网下行多连接传输方法，其特征在于：在下行蜂窝车联网系统中，有多个基站服务于具有多连接能力的多个用户，对于URLLC业务数据包，使用不同的子载波在多条链路上同时独立地传输； 将蜂窝车联网下行链路中多连接URLLC的功率分配问题建模为多智能体深度强化学习问题，其中每个URLLC链路被视为一个智能体，智能体观察的状态包括在相同频率上操作的所有基站的子载波的信道增益和传输需求，智能体的行为是其在基站的发射功率；每个URLLC链路以深度强化学习框架给定的发射功率向目标用户发送URLLC数据包的副本；深度强化学习框架采用近端策略优化算法进行训练，以多连接URLLC的功率分配问题的目标作为所有智能体共同的奖励，包括最大化URLLC数据包的可靠性和最小化总平均发射功率；其中，具有多连接的第k个URLLC用户的可靠性为： 其中是用于为第k个用户同时发送URLLC数据包的链路数量，是第k个用户的第m条链路的传输失败概率；第n个子载波上来自第b个基站的第k个用户之间的URLLC数据包的传输失败概率其中是高斯Q函数，τ是数据传输的持续时间，W是带宽，yk,b,n是从第n个子载波上的第b个基站接收的第k个用户的信号，γk,n是第n个子载波上的第k个用户处的干扰信号，σ2是噪声功率，是URLLC数据包的包长度。

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