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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于贝叶斯推理的SDR传感器调度优化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：CN120409835B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510884949.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于贝叶斯推理的SDR传感器调度优化方法是由吴韬;唐书康;王怀习;吴一尘;常超;马春来;沈哲贤;蒋儒浩设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于贝叶斯推理的SDR传感器调度优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于贝叶斯推理的SDR传感器调度优化方法，解决了现有技术中不能有效处理有时间窗约束的传感器调度问题，该方法包括：确定传感器调度时传感器调度优化模型的模型参数；其中，模型参数包括：各个传感器在第时段的状态、各个静态目标在第时段的状态、各个动态目标在第时段的状态和所有传感器的工作状态序列；根据模型参数构建传感器调度优化模型的目标函数和约束条件；基于贝叶斯推理根据约束条件对目标函数进行求解，得到传感器调度优化的最优状态序列；实现了有效处理有时间窗约束的传感器调度问题时能够快速收敛，能防止交叉变异时产生违反时间约束的解。

本发明授权基于贝叶斯推理的SDR传感器调度优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯推理的SDR传感器调度优化方法，其特征在于，包括： 确定用于传感器调度的传感器调度优化模型的模型参数；其中，所述模型参数包括：各个传感器在第时段的状态、各个静态目标在第时段的状态、各个动态目标在第时段的状态和所有传感器的工作状态序列； 根据所述模型参数构建所述传感器调度优化模型对应的目标函数和约束条件；所述约束条件包括第一约束条件、第二约束条件和第三约束条件；其中：所述第一约束条件用于对各个传感器的开启时间进行约束；所述第二约束条件用于对每个时间段内频点的开启数量进行约束；所述第三约束条件用于对各个传感器的单日开启时长进行约束； 在所述约束条件下，基于贝叶斯推理对所述目标函数进行求解，得到传感器调度优化的最优状态序列；在所述约束条件下，基于贝叶斯推理对所述目标函数进行求解，得到传感器调度优化的最优状态序列，包括： 确定最大迭代次数，初始化首次频点工作状态，依据循环更新方法得到每轮迭代下的调度方案集合；并根据最大迭代次数对应的调度方案集合，确定传感器调度优化的最优状态序列； 所述依据循环更新方法得到每轮迭代下的调度方案集合，包括： 根据第次迭代后的调度方案集合，利用适应度值计算公式计算每个状态序列对应的适应度；其中，所述适应度和所述目标函数正相关；其中，表示调度方案集合中第个调度方案，，表示所述调度方案集合的大小； 根据所述每个状态序列对应的适应度，采用二元锦标赛选择策略选择个状态序列放入交配池中，得到第次迭代后的第一调度方案集合； 根据所述第次迭代后的第一调度方案集合中的状态序列，利用贝叶斯推理预测的非零率生成第次迭代下的第二调度方案集合； 将所述第二调度方案集合和调度方案集合进行合并，得到第三调度方案集合； 对所述第三调度方案集合进行非支配排序，每次排序后保留前W个前沿面，并从第W个前沿面中删除适应度最小的调度方案，直至第三调度方案集合的大小为，得到下轮迭代的调度方案集合。

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