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龙图腾网获悉广东省电信规划设计院有限公司;福州大学申请的专利一种基于深度强化学习的无线电传输方法及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：CN116229693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310027753.0，技术领域涉及：G08C17/02；该发明授权一种基于深度强化学习的无线电传输方法及装置是由姜克建;冯福锋;侯海风;张丽英;张明祥;王俊;徐浩东;林瑞全;刘佳鑫设计研发完成，并于2023-01-09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无线电传输方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习的无线电传输方法及装置，该方法包括：对建立的信道选择与功率分配的联合优化模型中的神经网络参数进行优化训练，通过贪婪策略选择智能体的动作，通过对存储到记忆池的状态转移进行损失函数的计算，以及通过反向传播算法和软更新方式得到最优网络参数，进而通过最优网络参数对信道选择与功率分配的联合优化模型进行优化迭代，然后通过联合优化模型进行信道和功率的选择。可见，实施本发明能够为每个用户做出最优的信道接入和功率分配策略，不仅保证了用户传输的公平性，更提高了传输系统的整体稳定性和传输速率。

本发明授权一种基于深度强化学习的无线电传输方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的无线电传输方法，其特征在于，所述方法包括： 建立信道选择与功率分配的联合优化模型，并初始化所述联合优化模型的回合训练次数、记忆池、深度神经网络以及所述深度神经网络的参数集合，所述参数集合包括所述深度神经网络的初始网络参数； 针对当次回合训练所述联合优化模型，初始化所述信道选择对应的第一智能体的状态； 根据贪婪策略确定所述第一智能体的动作，根据所述第一智能体的动作和所述第一智能体的状态确定所述功率分配对应的第二智能体的状态，并根据所述贪婪策略确定所述第二智能体的动作； 将所述第一智能体的动作和所述第二智能体的动作输入到所述深度神经网络中进行分析，并获取所述深度神经网络返回的回报内容； 更新所述智能体的状态，并根据所述智能体的状态、所述智能体的动作、所述回报内容以及所述智能体更新后的状态生成状态转移，将所述状态转移存储到所述记忆池中； 从所述记忆池中随机采样预设数量的数据集合，并根据所述数据集合计算损失函数，根据所述损失函数和反向传播算法更新所述深度神经网络的初始网络参数，得到当次神经网络参数； 将所述当次神经网络参数确定为下一次训练所述联合优化模型时所述深度神经网络的初始网络参数，并继续对所述联合优化模型执行训练操作，直至所述联合优化模型的训练次数达到所述回合训练次数，并确定最后一次训练得到的所述联合优化模型为目标联合优化模型； 通过所述目标联合优化模型进行信道和功率的选择。

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广东省电信规划设计院有限公司;福州大学，其通讯地址为：510000 广东省广州市天河区中山大道华景路1号11-19层；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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