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龙图腾网获悉北京国电高科科技有限公司申请的专利基于强化学习的低轨卫星自适应调度方法及相关装置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：CN120956329B 。

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：202511454654.6，技术领域涉及：H04B7/185；该发明授权基于强化学习的低轨卫星自适应调度方法及相关装置是由吕强;王阿玲;刘金全;封世刚;唐尧;乔文亮;王新蕾设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的低轨卫星自适应调度方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于强化学习的低轨卫星自适应调度方法及相关装置，涉及卫星通信技术领域，通过实时获取低地球轨道卫星覆盖区域内终端设备的数量、所述低地球轨道卫星的当前运行速度和当前空间位置信息；基于所述终端设备的数量、当前运行速度和当前空间位置信息，构建系统状态向量；将所述系统状态向量输入至基于强化学习的低轨卫星运行控制决策模型，输出决策动作向量；根据所述决策动作向量，动态调整所述低地球轨道卫星的运行速度，通过基于强化学习的低轨卫星运行控制决策模型智能调控低轨卫星运行速度，实现降低通信时延并提升系统资源利用率与鲁棒性，有效支撑高实时性业务需求。

本发明授权基于强化学习的低轨卫星自适应调度方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的低轨卫星自适应调度方法，其特征在于，包括： 实时获取低地球轨道卫星覆盖区域内终端设备的数量、所述低地球轨道卫星的当前运行速度和当前空间位置信息； 基于所述终端设备的数量、当前运行速度和当前空间位置信息，构建系统状态向量； 将所述系统状态向量输入至基于强化学习的低轨卫星运行控制决策模型，输出决策动作向量； 根据所述决策动作向量，动态调整所述低地球轨道卫星的运行速度； 所述基于强化学习的低轨卫星运行控制决策模型包括策略网络和价值网络，所述将所述系统状态向量输入至基于强化学习的低轨卫星运行控制决策模型，输出决策动作向量，包括： 将所述系统状态向量输入至所述策略网络，所述策略网络根据输入的所述系统状态向量，输出初步动作向量； 将所述系统状态向量和所述初步动作向量输入至所述价值网络，输出对所述初步动作向量的价值估计； 基于所述价值估计，通过最大化期望回报与策略熵，生成最终的决策动作向量； 所述策略网络和价值网络的训练方法包括： 初始化经验回放缓冲区，以及所述策略网络和所述价值网络的参数； 在当前策略网络中采集状态、动作、奖励、新状态数据，并存储至所述经验回放缓冲区； 从所述经验回放缓冲区中随机采样经验数据； 基于所述经验数据计算所述价值网络的目标值，并通过第一损失函数更新所述价值网络的参数； 基于更新后的价值网络参数，通过第二损失函数更新所述策略网络的参数； 重新采集所述策略网络中状态、动作、奖励、新状态数据并更新所述策略网络的参数和所述价值网络的参数，直至满足迭代结束条件。

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