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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利基于多智能体强化学习的物联网安全资源优化方法及系统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：CN120916144B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202511428325.4，技术领域涉及：H04W12/03；该发明授权基于多智能体强化学习的物联网安全资源优化方法及系统是由聂学方;李盛;胡平;周天清;曾康利设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多智能体强化学习的物联网安全资源优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多智能体强化学习的物联网安全资源优化方法及系统，包括：S1：构建下行链路MISO场景；S2：构建信号传输机制，假设信道状态信息为可用状态，可控反射元件基于智能控制器的调整相移，基站BS生成对应的波束；S3：获取用户的信干噪比，用户包括窃听者和合法用户；基于合法用户与窃听者的信干噪比差异获取安全传输速率；S4:构建联合优化框架，以最大化安全传输速率。本发明在基站与用户之间部署具有多个可控反射单元的RIS，实现对信号传播路径的可编程控制。

本发明授权基于多智能体强化学习的物联网安全资源优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体强化学习的物联网安全资源优化方法，其特征在于，包括： S1：构建下行链路场景，下行链路场景具体为： 配备了天线的基站与分布在基站附近的用户组相互通信；每个用户组都由个用户组成，在基站BS和用户之间可通信地部署了具有个可控反射元件；获取每个用户的功率分配系数； S2：构建信号传输机制，假设信道状态信息为可用状态，可控反射元件基于智能控制器调整可控反射元件的反射系数，基站生成对应的波束赋形向量； S3：获取用户的信干扰比，用户包括窃听者和合法用户；基于合法用户与窃听者的信干扰比差异获取每个用户的安全传输速率； S4：构建联合优化框架MAD2RA，联合优化框架通过多智能体协作优化可控反射元件的反射系数、基站波束赋形与功率分配系数，以最大化总安全传输速率； S4中，在RIS侧的优化过程表示为： S406：构建与基站侧共享的环境，环境包含相互通信的基站、合法用户、可控反射元件及潜在窃听者；RIS侧优化目标为调整反射单元相移矩阵，以最大化合法用户等效信道增益、降低窃听链路增益并在潜在泄露方向构建零陷； S407：构建单智能体架构D3QN，将可控反射元件设定为中心调控智能体，也即RIS智能体；单智能体架构包含评估网络和目标网络； S408：单智能体架构的评估网络获取RIS智能体在时隙t的状态，状态包括基站侧S4输出的功率分配系数的集合、当前可控反射元件的相移矩阵、基站到合法用户的等效信道以及窃听链路的SINR占比； S409：单智能体架构的评估网络基于S408获取的RIS智能体在时隙t的状态，生成可控反射元件的相移动作，相移动作将每个反射单元的相移均匀量化为Q个等级，输出N维相位等级向量以对应不同反射单元的相移矩阵； S410：基于相移矩阵，调整可控反射元件的反射系数和波束赋形向量；基于此计算总安全传输速率并将其作为奖励输入至单智能体架构的目标网络；同时记录包括RIS智能体的当前状态、相移动作、奖励和下一时隙状态的经验样本，按窃听链路信干扰比的变化调整经验样本在优先经验回放池的采样优先级；目标网络结合经验样本计算目标Q值，与评估网络的当前Q值对比构建损失函数，最小化损失函数以反向更新评估网络权重参数；随后重新执行步骤S408。

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