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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种大型应急无线通信网络智能敏捷组网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：CN120456039B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510763183.0，技术领域涉及：H04W16/18；该发明授权一种大型应急无线通信网络智能敏捷组网方法及装置是由陈健军;白雨田设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大型应急无线通信网络智能敏捷组网方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种大型应急无线通信网络智能敏捷组网方法及装置。该方法基于拓扑感知和路网优化的正交奖励多智能体深度确定性策略梯度强化学习OTR‑MADDPG，设计含无线通信网络节点初始位置分布、环境约束、目标约束的智能体学习环境Env；对MOV_BS智能体设计基于路网搜索的改进的动作空间，设计基于连通分支内邻居节点状态输入的改进的策略网络π的更新方式；对LEO智能体设计基于LEO卫星的接入拒绝的动作空间，设计基于MOV_BS坐标‑过顶卫星状态对的策略网络的更新方式；设计复奖励函数；将学习环境Env，智能体的动作生成方式、策略网络更新方式，奖励函数R，整合到MADDPG的现有框架。本发明有效解决了应急通信网络拓扑构建时间长、节点协作性差的问题。

本发明授权一种大型应急无线通信网络智能敏捷组网方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种大型应急无线通信网络智能敏捷组网方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 根据面向地震、森林火灾、大范围的洪涝灾害的通信保障和灾后通信重建场景，将所述的大型应急无线通信网络节点划分为可移动基站节点MOV_BS、无人机UAV空中节点、低轨卫星节点LEO，该网络是自组织的任务协同网络，根据任务坐标进行网络拓扑生成，根据任务位置迁移进行跟随，根据任务实时分布进行链路资源调整，其中，MOV_BS是地面侧的智能体，UAV节点作为MOV_BS天线的延伸，LEO是卫星智能体，作为地面网络的辅助，设计基于拓扑感知和路网优化的正交奖励多智能体深度确定性策略梯度强化学习OrthogonalRewardforTopologyAwareandRoadOptimizedMADDPG，OTR-MADDPG； S1、对所述的OTR-MADDPG，设计基于所述应急无线通信网络节点初始位置分布、信道环境、可行域、目标覆盖区域、LEO卫星轨道的自定义智能体学习环境Env；环境状态信息包含智能体状态向量[坐标，天线高度，最大发射功率，发射增益，接收增益，接收灵敏度，最大速度，频带范围，电量，油量，邻居集合]、任务地点状态向量[坐标，规模，邻居集合]、智能体动作向量[MOV_BS智能体坐标，LEO智能体任务是否接入]； S2、对所述的MOV_BS智能体设计基于路网搜索的改进的动作空间，执行所述的基于路网搜索的改进的动作空间得到的动作得到智能体实时坐标分布，设计基于连通分支内邻居节点状态输入的改进的策略网络π的更新方式； S3、对所述的LEO智能体设计基于LEO卫星的接入拒绝的动作空间，设计基于MOV_BS坐标-过顶卫星状态对的策略网络的更新方式； S4、设计复奖励函数，为所述MOV_BS智能体的奖励，与MOV_BS智能体任意两个节点之间的通信质量评估结果正相关，为所述的LEO智能体的奖励，与单位时间内处理的数据量正相关，i为虚数单位，和的奖励因子通过智能体与S1得到的Env交互得到； S5、将S1中所述的智能体学习环境Env，S2中所述的MOV_BS智能体的动作生成方法、策略网络更新方法，S3中所述的LEO智能体的动作生成方法、策略网络更新方法，S4中所述的复奖励函数，整合到MADDPG的现有框架。

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