兰州交通大学张泽鹏获国家专利权
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龙图腾网获悉兰州交通大学申请的专利一种基于深度强化学习的铁路物联网隐蔽通信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：CN119697671B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510133079.3，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种基于深度强化学习的铁路物联网隐蔽通信方法及系统是由张泽鹏;李翠然;许琼;谢健骊;栾嘉辉设计研发完成，并于2025-02-06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铁路物联网隐蔽通信方法及系统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铁路物联网隐蔽通信方法及系统，属于通信安全技术领域，方法包括：在铁路物联网通信系统中加入智能超表面，构建基于RIS‑MIMO的高铁物联网隐蔽通信模型；基于信道的时变性构建铁路物联网隐蔽通信系统的信道模型；根据信道模型和基于假设检验的接收信号模型，考虑铁路物联网通信业务的优先级，设计隐蔽约束条件；以最大化隐蔽吞吐量为目标，以设计的隐蔽条件、基站总功率以及RIS相移为约束形成联合优化问题。本发明通过提出一种低复杂度的深度强化学习框架在实施联合优化后，能够使铁路物联网通信系统的隐蔽传输更加可靠，同时节省功率资源，且成本低、易部署。
本发明授权一种基于深度强化学习的铁路物联网隐蔽通信方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的铁路物联网隐蔽通信方法，其特征在于，包括： 在铁路物联网通信系统中加入智能超表面RIS，构建基于RIS-MIMO的高铁物联网隐蔽通信模型； 根据所述基于RIS-MIMO的高铁物联网隐蔽通信模型，考虑列车高速移动带来的多普勒频移补偿和利用人工噪声引入的信道不确定性，构建铁路物联网隐蔽通信系统的信道模型； 根据所述铁路物联网隐蔽通信系统的通信模型，构建基于假设检验的接收信号模型； 根据所述接收信号模型和铁路通信业务优先级，获取隐蔽约束条件； 结合所述隐蔽约束条件，以最大化隐蔽吞吐量为目标，构建收发端波束成形和智能超表面RIS相移的联合优化问题； 根据高铁信道的时变性，将所述联合优化问题转化为马尔科夫决策过程问题； 基于转化后的马尔科夫决策过程问题，采用深度强化学习框架处理问题的非凸性和耦合性，获取问题的最优解，确保在快时变信道场景下实现可靠且低成本的隐蔽通信。
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