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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(衢州)申请的专利面向可靠性度量的低功耗物联网多维资源分配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：CN116193478B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310196471.3，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权面向可靠性度量的低功耗物联网多维资源分配方法是由杨鲲;闫岩;梅海波;刘强;韦云凯设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向可靠性度量的低功耗物联网多维资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了面向可靠性度量的低功耗物联网多维资源分配方法，该方法包括S1：建立低功耗物联网的系统模型，S2：在低功耗物联网模型中建立可靠性约束模型，S3：设置优化问题和可靠性约束模型中的约束条件，S4：建立深度强化学习网络，S5：深度强化学习网络中导入低功耗物联网的系统模型，S6：在S5的低功耗物联网模型中随机选择至少一个传输动作，S7：判断数据传输动作是否满足约束条件并进行奖惩，S8：将传输动作各项信息保存为一个样本，存放至深度强化学习网络的经验回放池中，S9：将步骤S6至S8重复至少一次，S10：随机选择经验回放池中的小样本计算目标值，以更新网络参数，S11：重复S4至S10，可获得稳定的发射功率和信道数量分配方案。

本发明授权面向可靠性度量的低功耗物联网多维资源分配方法在权利要求书中公布了：1.面向可靠性度量的低功耗物联网多维资源分配方法，其特征在于，该方法包括： S1：建立低功耗物联网的系统模型； S2：在低功耗物联网模型中建立可靠性约束模型； S3：设置最小化端设备总功耗的优化问题，以及可靠性约束模型中的各种约束条件； S4：建立深度强化学习网络，初始化初始网络以及目标网络的参数； S5：深度强化学习网络中导入低功耗物联网的系统模型，初始化低功耗物联网的系统模型的场景状态； S6：在步骤S5的低功耗物联网模型中随机选择至少一个传输动作； S7：判断数据传输动作的传输时间和可靠性是否满足约束条件，若是，进行奖励，若否，进行惩罚； S8：将传输动作、奖励和当前以及下一时刻状态保存为一个样本，存放至深度强化学习网络的经验回放池中； S9：将步骤S6至S8重复至少一次； S10：在步骤S8的经验回放池中，随机选择小样本计算目标值，通过损失函数更新网络参数； S11：将步骤S4至S10重复至少一次。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人电子科技大学长三角研究院(衢州)，其通讯地址为：324000 浙江省衢州市柯城区芹江东路288号1幢18楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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