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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种面向星地融合网络的动态缓存更新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：CN119997054B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510091871.7，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种面向星地融合网络的动态缓存更新方法是由罗晶晶;于帅琦;郑福春;高林;张钦宇设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向星地融合网络的动态缓存更新方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向星地融合网络的动态缓存更新方法，包括：步骤一：根据LEO卫星的位置信息建立LEO卫星‑基站的时变关联矩阵，基于时变关联矩阵构建地面基站‑LEO卫星‑核心网网关三层的缓存架构网络模型；步骤二：构建多内容子库模型表征不同卫星覆盖区域下的内容流行度；步骤三：构建网络中卫星与基站的通信链路模型，建立衡量星地缓存策略好坏的性能指标；步骤四：提出基于元强化学习的星地及星间自适应阈值协作缓存策略，学习不同覆盖区域间内容流行度的变化特征，基于卫星覆盖区域间内容特征相似度以及卫星节点处的备选内容索引集合实现区域切换时的缓存更新。本发明的有益效果是：提升了深度强化学习的泛化能力，提高了网络能效。

本发明授权一种面向星地融合网络的动态缓存更新方法在权利要求书中公布了：1.一种面向星地融合网络的动态缓存更新方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：根据LEO卫星的位置信息建立LEO卫星-基站的时变关联矩阵，基于LEO卫星-基站的时变关联矩阵构建地面基站-LEO卫星-核心网网关三层的缓存架构网络模型； 步骤二：构建多内容子库模型表征不同卫星覆盖区域下的内容流行度；每个内容子库包含多个内容，代表某一种内容，不同地区的用户会偏好不同子库中的内容，每个地区的内容流行度分布服从Zipf分布，不同地区之间的偏好存在差异，部分子库的内容只流行于部分地区； 步骤三：构建网络中卫星与基站的通信链路模型，建立衡量星地缓存策略好坏的性能指标； 步骤四：先提出基于元强化学习的星地及星间自适应阈值协作缓存策略，快速学习不同覆盖区域间内容流行度的变化特征，再基于卫星覆盖区域间内容特征相似度以及卫星节点处的备选内容索引集合实现区域切换时的快速缓存更新； 在所述步骤四中，在元强化学习的元训练中，外层循环从任务集合中采样出一批任务任务被定义为基于不同种类内容流行度变化产生的用户请求，模拟出卫星将要面对的区域间流行度差异，内层循环使用采样得到的每个任务来训练模型，由此，通过内层循环得到每一个任务的K条经验轨迹，记为τj＝{sj,0,aj,0,rj,0,sj,1,sj,1,aj,1,rj,1,sj,2,...,sj,K-1,aj,K-1,rj,K-1,sj,K}，最后外层循环基于所述内层循环收集的经验轨迹进行跨任务学习，更新智能体的元参数和

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