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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利立体化异构网络下的视频传输速率控制方法及相关设备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：CN119094823B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411191932.9，技术领域涉及：H04N21/2662；该发明授权立体化异构网络下的视频传输速率控制方法及相关设备是由肖寒;许长桥;李子桐;方楚星;王目;杨树杰;程阳;姜洪烨设计研发完成，并于2024-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本立体化异构网络下的视频传输速率控制方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种立体化异构网络下的视频传输速率控制方法及相关设备。方法包括：构建LEO卫星互联网点播视频传输速率控制的优化目标；优化目标包括最大化整体用户体验质量，最小化能耗和最大化用户体验质量公平性；将优化目标分解为分布式子优化目标；获取所有智能体的状态信息和合作信息；其中，每个智能体的状态信息包括信道系数、其他目标信道干扰以及对应的用户体验质量信息；合作信息包括当前时刻除自身之外的所有用户的平均用户体验质量、最大用户体验质量差异，以及其他智能体的总功耗、平均功耗和最大功耗；输入智能体的状态信息和合作信息至多个智能体交互的DDPG模型中，得到卫星为每个用户做出的速率决策集。

本发明授权立体化异构网络下的视频传输速率控制方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种立体化异构网络下的视频传输速率控制方法，其特征在于，包括： 构建LEO卫星互联网点播视频传输速率控制的优化目标；所述优化目标为多维度的全局优化目标，包括最大化整体用户体验质量，最小化能耗和最大化用户体验质量公平性； 将所述优化目标分解为分布式子优化目标； 获取所有智能体的状态信息和合作信息；其中，每个智能体的状态信息包括信道系数、其他目标信道干扰以及对应的用户体验质量信息；所述合作信息包括当前时刻除自身之外的所有用户的平均用户体验质量、最大用户体验质量差异，以及其他智能体的总功耗、平均功耗和最大功耗； 输入智能体的状态信息和合作信息至多个智能体交互的DDPG模型中，得到卫星为每个用户做出的速率决策集； 所述方法还包括通过以下方法确定多个智能体交互的DDPG模型： 构建速率决策过程模型，以确定所述多个智能体交互的DDPG模型的输入，联合策略和输出； 确定所述多个智能体交互的DDPG模型的累积价值函数，动作价值函数，在训练过程中的策略网络的参数更新方法，在训练过程中的评价网络的参数更新方法以及目标网络的输出； 确定全局网络； 响应于确定智能体完成训练视频片段的训练，进行集中更新和分布式传播； 所述速率决策过程模型包括： 环境与状态，包括，其中，S为卫星网络中所有智能体在速率决策过程中的所有状态信息的集合；SQ为在给定时间观看视频点播的n个客户端的用户体验质量值,；SP为卫星为n个用户分配的功率值，;Sr为n个客户端发送的码率级别请求;SB为缓冲区状态通知;而Sh为n个客户端的信道状态参数；环境具有真实状态s,s∈S; 动作，包括每个智能体的动作ua；ua∈U，U为卫星为n个客户端做出的速率决策集r；在每个时间步骤，每个智能体的决策动作将参考其他智能体的动作，形成多个智能体的联合动作u; 转移概率，包括状态转移概率函数P，满足Ps'│s,u:S×U×S→[0,1]；s为当前状态，s'为下一状态； 奖励，包括所有智能体共享的全局奖励R，满足Rs,u:S×U→R；全局奖励包括给定时间所有用户的平均用户质量体验值、平均能耗以及用户质量体验公平性考虑；所述全局奖励包括所述优化目标； 观察，包括每个时间步骤，每个智能体的观察值z，z∈Z，Z为所有智能体观察值的集合；每个智能体的动作观察历史；T为每个智能体的动作观察历史的时长;每个智能体的个人奖励包括所述分布式子优化目标；为Z×U的克林闭包，由该集合中元素组成的所有有限长度序列的集合。

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