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龙图腾网获悉成都商高智能科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的无线通讯资源分配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：CN121397753B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511937343.5，技术领域涉及：H04W72/53；该发明授权一种基于人工智能的无线通讯资源分配方法及系统是由杨晓东;朱胜;刘明伟;刘建中;杨晓光;齐娜;邰慧;孙博;张云;王偲设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的无线通讯资源分配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的无线通讯资源分配方法及系统，通过获取融合无线通讯数据；在各基站构建DRL本地模型，使用改进PPO算法训练所述DRL本地模型；利用中心服务器周期性聚合各基站的DRL本地模型参数，利用DP差分隐私技术添加噪声，将融合无线通讯数据，输入至DP‑DRL全局模型中，输出初始联合分配策略；基于所述初始联合分配策略对无线通讯资源进行分配，通过滑动窗口统计系统性能指标，反馈至模糊逻辑控制器，调整奖励函数权重，得到目标联合分配策略。能够针对各基站的局部特性进行训练，全局模型则整合各基站的经验，实现资源分配策略的全局优化。

本发明授权一种基于人工智能的无线通讯资源分配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的无线通讯资源分配方法，其特征在于，所述一种基于人工智能的无线通讯资源分配方法包括以下步骤： 获取各基站中的终端链路状态数据、用户行为数据和环境干扰信号数据，得到多模态无线通讯数据，采用注意力机制动态加权所述多模态无线通讯数据中的不同数据源，得到融合无线通讯数据； 在各基站构建DRL本地模型，在传统PPO算法的基础上，引入经验回放机制和梯度裁剪技术，得到改进的PPO算法，使用改进PPO算法训练所述DRL本地模型； 利用中心服务器周期性聚合各基站的DRL本地模型参数，利用DP差分隐私技术向聚合后的DP-DRL全局模型参数中添加拉普拉斯噪声；在添加噪声时通过调整隐私预算的值平衡隐私保护强度和模型性能，生成DP-DRL全局模型； 将所述融合无线通讯数据，输入至所述DP-DRL全局模型中，输出初始联合分配策略； 基于所述初始联合分配策略对无线通讯资源进行分配，通过滑动窗口统计系统性能指标，反馈至模糊逻辑控制器，调整奖励函数权重，得到目标联合分配策略。

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