买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉吉林化工学院申请的专利基于IDQN区块链的认知车联网安全频谱拍卖共享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：CN120499620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510672740.8，技术领域涉及：H04W4/40；该发明授权基于IDQN区块链的认知车联网安全频谱拍卖共享方法是由陈玲玲;刘文刚;王一帆;陈一凡;曹雨田;张贝贝;孙喜娟设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于IDQN区块链的认知车联网安全频谱拍卖共享方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于IDQN区块链的认知车联网安全频谱拍卖共享方法，包括：构建基于区块链的车联网，在车联网的频谱需求匹配过程中，获取授权车辆和认知车辆的频谱空闲量和频谱需求量，对频谱空闲量和频谱需求量进行条件筛选，并结合最优带宽和最优出价，获得最优方案；在最优方案进行频谱匹配过程中，获取效用满意度和吞吐量，基于效用满意度和吞吐量建立优化目标，将优化目标作为决策过程，决策过程通过状态空间、动作空间、奖励函数以及频谱分配策略，利用IDQN学习模型进行求解，获取最优动作，即最优频谱分配决策。本发明基于拍卖算法的效用函数设计、排序机制以及IDQN算法来实现最优的频谱分配策略和提高系统吞吐量。

本发明授权基于IDQN区块链的认知车联网安全频谱拍卖共享方法在权利要求书中公布了：1.基于IDQN区块链的认知车联网安全频谱拍卖共享方法，其特征在于，包括： 构建基于区块链的车联网，在所述车联网的频谱需求匹配过程中，获取授权车辆和认知车辆的频谱空闲量和频谱需求量，对所述频谱空闲量和所述频谱需求量进行条件筛选，并结合最优带宽和最优出价，获得最优方案； 获取所述最优方案包括： 排除不符合频谱需求量要求的所述授权车辆，并将符合要求的授权车辆中选择满足信干噪比阈值的授权车辆，并排除不符合频谱空闲量要求的认知车辆，选择满足信干噪比阈值的认知车辆； 获取所述授权车辆和所述认知车辆的最优带宽和最优出价，并相互比较，获取竞价集合，基于所述竞价集合，发送所述授权车辆和所述认知车辆各自的拍卖请求： 发送所述授权车辆的拍卖请求包括： ； 其中，为拍卖请求信息，为授权车辆PV的私有密钥的数字签名；为第辆认知车辆SV能够满足授权车辆PV的信干噪比值，即认知车辆不对授权车辆PV的正常通信造成干扰，为上传信息时的时间戳，表示授权车辆集合PVs可能的最优出价集合； 发送所述认知车辆各自的拍卖请求包括： ； 其中，为拍卖请求信息，为认知车辆SV的私有密钥的数字签名，为第辆授权车辆PV能够满足认知车辆SV的信干噪比值，为认知车辆集合SVs可能的最优出价集合； 当基站节点接收到所述授权车辆对所述认知车辆各自的拍卖请求时，通过所述授权车辆和所述认知车辆的私有密钥，进行解密和数字签名的验证，并且进行信息的哈希解密，若完全匹配，证明信息并未篡改，生成所述最优方案； 在所述最优方案进行频谱匹配过程中，获取效用满意度和吞吐量，基于所述效用满意度和所述吞吐量建立优化目标，将所述优化目标作为决策过程，所述决策过程通过状态空间、动作空间、奖励函数以及频谱分配策略，利用IDQN学习模型进行求解，获取最优动作，即最优频谱分配决策； 获取所述最优动作包括： 将所述状态空间输入所述IDQN学习模型进行迭代，根据不同频谱分配策略选择所述动作空间的相应动作，直至获取所述最优动作： ； 其中，为频谱匹配共享的最优策略，为在状态下寻找到的最优动作的最优Q值； 所述IDQN学习模型的动作迭代表示为： ； 其中，表示在状态下执行动作的奖励，为衡量未来收益程度的折扣因子，为目标网络使用神经网络参数得到的对于下一状态中的动作Q值估计，为当前网络使用神经网络参数得到的对于当前状态中的动作Q值估计。

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吉林化工学院，其通讯地址为：132000 吉林省吉林市龙潭区承德街45号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。