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龙图腾网获悉中国标准化研究院申请的专利基于大模型算法的低空飞行通信网络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：CN120186791B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202510662404.5，技术领域涉及：H04W72/53；该发明授权基于大模型算法的低空飞行通信网络资源分配方法是由周幸窈;付强;王巧慧;刘娜;吴康;甘宁设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型算法的低空飞行通信网络资源分配方法在说明书摘要公布了：本申请涉及资源分配技术领域，其具体地公开了一种基于大模型算法的低空飞行通信网络资源分配方法，其通过获取无人机任务指令，并对其进行基于LLM模型的意图解析与需求预测，以捕获通信网络资源需求特征，同时，进一步结合网络状态数据和环境数据，通过对网络状态特征、环境状态特征和资源需求特征进行融合，以构建无人机任务执行场景的综合状态表达，进而在此基础上进行智能资源分配决策，生成并执行网络资源分配指令。通过这种方式，实现了对低空飞行通信网络资源的智能分配，提升了资源利用效率和任务执行能力，可以有效确保资源分配的准确性和实时性，进一步提高了资源分配的智能化水平。

本发明授权基于大模型算法的低空飞行通信网络资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型算法的低空飞行通信网络资源分配方法，其特征在于，包括： 获取无人机任务指令； 对所述无人机任务指令进行基于LLM模型的意图解析和需求预测以得到未来资源需求结构化编码向量； 获取网络状态数据和环境数据； 使用网络状态嵌入编码矩阵和环境数据嵌入编码矩阵对所述网络状态数据和所述环境数据进行结构化处理以得到网络状态结构化编码向量和环境状态结构化编码向量； 融合所述未来资源需求结构化编码向量、所述网络状态结构化编码向量和所述环境状态结构化编码向量以得到综合状态特征向量； 将所述综合状态特征向量输入智能资源分配决策模块以得到网络资源分配指令，所述网络资源分配指令传递给网络控制器进行执行； 对所述无人机任务指令进行基于LLM模型的意图解析和需求预测以得到未来资源需求结构化编码向量，包括： 对所述无人机任务指令进行分词处理后将其输入文本编码器以得到无人机任务词粒度语义嵌入编码向量的序列分布； 对所述无人机任务词粒度语义嵌入编码向量的序列分布进行无人机任务词粒度上下文语义关联编码以得到无人机任务语义编码向量； 将所述无人机任务语义编码向量输入基于LLM模型的需求预测器以得到所述未来资源需求结构化编码向量； 对所述无人机任务词粒度语义嵌入编码向量的序列分布进行无人机任务词粒度上下文语义关联编码以得到无人机任务语义编码向量，包括： 将所述无人机任务词粒度语义嵌入编码向量的序列分布输入基于循环神经网络的序列编码器以得到无人机任务语义传递编码向量的序列分布； 计算所述无人机任务语义传递编码向量的序列分布中各个无人机任务语义传递编码向量的时序置信约束因子； 计算所述无人机任务语义传递编码向量的序列分布中各个无人机任务语义传递编码向量的空间置信约束因子； 基于所述各个无人机任务语义传递编码向量的空间置信约束因子和时序置信约束因子，构造所述无人机任务语义传递编码向量的序列分布中各个无人机任务语义传递编码向量的消息传递时空协同约束因子； 基于所述消息传递时空协同约束因子，对所述各个无人机任务语义传递编码向量进行动态调整聚合以得到所述无人机任务语义编码向量。

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