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龙图腾网获悉天津师范大学申请的专利面向能量约束跟踪的智能传感网动态优化部署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：CN121056882B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511614281.4，技术领域涉及：H04W16/18；该发明授权面向能量约束跟踪的智能传感网动态优化部署方法及系统是由王为;李崇嵘;袁豪;崔乃毓;金佳玮;李晓辉;王怡宁;杜荣芳设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向能量约束跟踪的智能传感网动态优化部署方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向能量约束跟踪的智能传感网动态优化部署方法及系统，涉及传感网动态优化部署技术领域。本发明的技术要点包括：获取目标初始位置；利用无迹卡尔曼滤波算法对目标行动轨迹进行实时预测；根据预测的目标行动轨迹，利用基于深度确定性策略梯度的强化学习模型对跟踪目标的传感器节点进行路径规划，即动态优化部署。本发明通过基于深度确定性策略梯度的强化学习模型在连续高维空间中自主学习最优调度策略，并结合无迹卡尔曼滤波算法预测轨迹，有效应对非线性动态环境，避免了对复杂人工规则的依赖。

本发明授权面向能量约束跟踪的智能传感网动态优化部署方法及系统在权利要求书中公布了：1.面向能量约束跟踪的智能传感网动态优化部署方法，其特征在于，包括： 获取目标初始位置； 利用无迹卡尔曼滤波算法对目标行动轨迹进行实时预测； 根据预测的目标行动轨迹，利用基于深度确定性策略梯度的强化学习模型对跟踪目标的传感器节点进行路径规划，即动态优化部署；所述基于深度确定性策略梯度的强化学习模型构建如下： 状态向量包括多个跟踪传感器节点与目标之间的距离、相对角度及目标当前位置； 动作向量包括多个跟踪传感器节点在二维平面中的位移量； 奖励函数R基于受限玻尔兹曼机和能量消耗设计如下： ； 其中，、分别表示KL散度与能量消耗的权重系数；表示总能量消耗，，，表示第i个跟踪传感器节点的能量消耗，k为能量消耗系数，为t时刻第i个跟踪传感器节点的移动距离；表示多个跟踪传感器节点的初始测量值集合，包括与目标之间的距离、相对角度及目标当前位置；表示初始测量值集合对应的受限玻尔兹曼机中可见层的概率分布；表示多个跟踪传感器节点移动后的测量值集合，表示节点移动后的测量值集合对应的受限玻尔兹曼机中可见层的概率分布；KL散度值，表示的能量值，表示的能量值，是拼接运算的符号。

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天津师范大学，其通讯地址为：300387 天津市西青区宾水西道393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”。

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