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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种基于深度强化学习的多天线充电器移动能量补充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：CN119421215B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411520715.X，技术领域涉及：H04W40/10；该发明授权一种基于深度强化学习的多天线充电器移动能量补充方法是由冯勇;李瑾怡;钱谦;张晶设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的多天线充电器移动能量补充方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度强化学习的多天线充电器移动能量补充方法，属于无线可充电传感器网络领域。考虑到单天线定向移动充电器DMC的充电覆盖范围有限以及传感器节点充电响应时效性问题，当前研究工作仅考虑多天线DMC的充电调度，并未考虑多天线DMC通过动态适应与长期优化来提升充电策略的效能。本发明基于深度强化学习算法DDQN来优化多天线DMC的充电调度，通过分析传感器节点请求信息及网络状态，智能选择最佳充电簇同时优化多天线DMC的充电调度策略，实现了DMC对每个簇传感器节点的全方位充电覆盖并及时响应了传感器节点的充电请求。本发明提出的方法可提高网络整体充电效率，降低传感器节点死亡率，实现延长无线可充电传感器网络寿命的目的。

本发明授权一种基于深度强化学习的多天线充电器移动能量补充方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的多天线充电器移动能量补充方法，其特征在于，包括如下步骤： Step1：建立一个无线可充电传感器网络：包括一个基站BS，n个传感器节点，以及一个配备多根天线的移动充电器DMC； Step2：采用聚类算法对传感器节点进行分簇，通过求簇的几何中心获得DMC的充电点； Step3：设置簇充电优先级，即簇中需要充电的传感器节点数量越多，则簇的充电优先级越高，当传感器节点的能量低于传感器节点充电阈值eth,i时，则向基站发送充电请求，基站将获取的待充电传感器节点所在簇的信息发送给DMC，优先级高的簇更有可能优先得到能量补充，充电模型基于Friis自由空间路径损耗模型； Step4：DMC配备三根可调节方向的天线，DMC移动到充电点并驻留，采用最小覆盖支配集算法确定天线的数量及其方向，为簇内的传感器节点补充能量，目标是使用最少的天线数量覆盖簇内所有传感器节点； Step5：随着传感器节点能量的消耗，DMC通过深度强化学习算法DDQN来确定下一个充电簇，移动到充电点处为传感器节点进行能量补充，当DMC的剩余能量不足以支撑其进行下一次充电任务时，MC暂停充电并返回基站补充能量； Step4中，每根天线的波束覆盖角度为120°，采用最小覆盖支配集算法确定天线的数量及其方向的具体步骤如下： A：已知传感器节点i的坐标为xi,yi，传感器节点k的坐标为xk,yk，构建簇内传感器节点间可覆盖连接，公式如下： 其中，r是天线的最大通信范围，若di,k≤r，则在传感器节点i和传感器节点k之间建立边； B：确定最小支配集，设置空的支配集M和已覆盖节点集，从未覆盖的传感器节点中选择一个传感器节点，加入支配集M，直到所有传感器节点都被覆盖，公式表示如下： 其中，DM表示由集合M支配的传感器节点集，Nv是传感器节点v的邻居集合，V是所有传感器节点的集合； C：优化天线方向，对于集合M中的每个传感器节点，计算最优覆盖方向，计算公式如下： 其中，θu表示传感器节点u的最优方向角；Nu是传感器节点u的邻居集合；θ是一个临时变量，用于遍历可能的起始角度；angleu,v表示从传感器节点u到传感器节点v的方向角； 通过应用最小覆盖支配集算法，每根天线的覆盖角度被精确调整至最优，确保天线的120°扇形覆盖范围内包含尽可能多的传感器节点。

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