上海交通大学丁良辉获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利面向无人集群抗干扰通信的可用链路智能预测与最优选择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：CN119743773B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411840386.7，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权面向无人集群抗干扰通信的可用链路智能预测与最优选择方法是由丁良辉;贾盈盈;杨峰;钱良设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本面向无人集群抗干扰通信的可用链路智能预测与最优选择方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向无人集群抗干扰通信的可用链路智能预测与最优选择方法，包括以下步骤：获取多信道干扰功率矩阵；建立LSTM‑KAN干扰预测模型；利用LSTM‑KAN干扰预测模型预测未来多个时隙的信道干扰功率；将信道选择建模为最小化信道切换次数与最小化信道平均干扰功率的双目标优化模型；基于分类排序遗传算法求解双目标优化模型，通过改进交叉变异策略与精英保留策略，以增加低信道切换次数解的生成概率，并使得所述低信道切换次数解在迭代过程中尽可能被保留，最终生成优化的信道切换和干扰功率解。与现有技术相比，本发明具有显著降低信道切换次数、提高吞吐量并减少丢包率的优点，对抗强电磁干扰环境中的无人集群通信具有重要应用价值。
本发明授权面向无人集群抗干扰通信的可用链路智能预测与最优选择方法在权利要求书中公布了：1.一种面向无人集群抗干扰通信的可用链路智能预测与最优选择方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1获取多信道干扰功率矩阵； 步骤2建立LSTM-KAN干扰预测模型，所述LSTM-KAN干扰预测模型以多信道干扰功率矩阵作为时间序列输入，输出信道干扰功率预测结果； 步骤3利用LSTM-KAN干扰预测模型预测未来多个时隙的信道干扰功率； 步骤4将信道选择建模为最小化信道切换次数与最小化信道平均干扰功率的双目标优化模型； 步骤5基于分类排序遗传算法求解所述双目标优化模型，通过改进交叉变异策略与精英保留策略，以增加低信道切换次数解的生成概率，并使得所述低信道切换次数解在迭代过程中尽可能被保留，最终生成优化的信道切换和干扰功率解。
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