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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)申请的专利星地一体化缓存更新与协作传输方法、装置及存储介质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：CN120110487B 。

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：202510245536.8，技术领域涉及：H04B7/185；该发明授权星地一体化缓存更新与协作传输方法、装置及存储介质是由顾术实;李永琦;陈子鹏;邓子唅;张钦宇设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本星地一体化缓存更新与协作传输方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种星地一体化缓存更新与协作传输方法及相关装置，方法包括：建立基站‑用户链路、卫星‑基站链路以及网关‑卫星共享链路三条协作传输链路，并基于概率密度函数建立信道模型；基于信道模型，建立以卫星和基站层缓存内容为优化变量，以最大化长期系统能量效率为目标的优化问题；基于深度确定性策略梯度算法对优化问题进行求解，并引用行为克隆技术用于提升深度确定性策略梯度算法训练性能，最终获得最优星地一体化协作缓存策略。本发明方法有效提高了星地一体化网络系统的能量效率。

本发明授权星地一体化缓存更新与协作传输方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种星地一体化缓存更新与协作传输方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 构建星地一体化缓存网络系统，基于所述星地一体化缓存网络系统建立基站-用户链路、卫星-基站链路以及网关-卫星共享链路三条协作传输链路，并针对这三条协作传输链路基于概率密度函数建立信道模型； 基于信道模型，建立以卫星和基站层缓存内容为优化变量，以最大化长期系统能量效率为目标的优化问题P1； 基于深度确定性策略梯度算法对优化问题P1进行求解，并引用行为克隆技术用于提升深度确定性策略梯度算法训练性能，求解过程中，依据卫星和基站的异步更新机制，将优化问题P1分解为基站缓存内容更新子问题P1.1和卫星缓存内容更新子问题P1.2，其中子问题P1.1基于基站更新周期内的用户请求信息预测值，利用深度确定性策略梯度算法得到当前基站缓存内容分布下的缓存决策策略；子问题P1.2基于当前基站缓存策略和更新周期内的用户请求预测值，利用深度确定性策略梯度算法得到卫星缓存决策策略； 通过迭代训练，使基站缓存内容更新子问题P1.1和卫星缓存内容更新子问题P1.2的深度确定性策略梯度算法收敛，最终获得最优星地一体化协作缓存策略。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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