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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种基于强化学习的低轨卫星网络切片资源分配方法、系统和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：CN120499849B 。

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：202510614073.8，技术领域涉及：H04W72/50；该发明授权一种基于强化学习的低轨卫星网络切片资源分配方法、系统和存储介质是由刘健培;黄禧龙;邝坚;訾鑫源;范泽基设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的低轨卫星网络切片资源分配方法、系统和存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于强化学习的低轨卫星网络切片资源分配方法、系统和存储介质，所述方法包括：将低轨卫星网络中各个切片对应的当前观察状态、当前假设函数和当前误差函数作为输入，利用强化学习算法执行决策操作，在每一轮决策操作中以各个切片对应的卫星资源分配量、安全裕度和服务水平预测值作为输出并发送给相应切片，使得各个切片能够基于预存储的切片‑卫星对应关系，根据每轮决策操作输出的卫星资源分配量向对应的低轨卫星分配资源。本发明能够同时满足高效资源利用率和稳定的服务质量保障。

本发明授权一种基于强化学习的低轨卫星网络切片资源分配方法、系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的低轨卫星网络切片资源分配方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 将低轨卫星网络中各个切片对应的当前观察状态、当前假设函数和当前误差函数作为输入，利用强化学习算法执行决策操作，在每一轮决策操作中以各个切片对应的卫星资源分配量、安全裕度和服务水平预测值作为输出并发送给相应切片，使得各个切片能够基于预存储的切片-卫星对应关系，根据每轮决策操作输出的卫星资源分配量向对应的低轨卫星分配资源；其中，所述当前观察状态包括用户资源请求量信息，以及上一轮决策操作的输出结果下发之后，用户与低轨卫星网络之间的服务水平协议的违反情况；第一轮决策操作以各个切片对应的初始观察状态、初始假设函数和初始误差函数作为输入，第一轮决策操作之后的每轮决策操作均以各个切片对应的上一轮更新后的观察状态、当前假设函数和当前误差函数作为输入；所述当前假设函数用于基于上一轮更新后的观察状态和当前轮决策操作输出的卫星资源分配量得到当前轮决策操作输出的服务水平预测值；所述当前假设函数是基于上一轮更新后的观察状态、上一轮的服务水平观察值和上一轮决策操作输出的卫星资源分配量更新上一轮假设函数得到的，以及，所述当前误差函数是基于上一轮决策操作输出的安全裕度、上一轮的服务水平观察值和上一轮决策操作输出的服务水平预测值更新上一轮误差函数得到的；其中，所述上一轮的服务水平观察值是基于上一轮更新后的观察状态确定的； 针对各个切片，每一轮决策操作包括： 从设定的初始资源分配量开始，根据设定资源步长进行遍历，直至遍历得到符合资源条件的资源分配量，并将所述符合资源条件的资源分配量作为第一资源分配量；其中，所述资源条件为遍历得到的资源分配量对应的服务水平预测值符合服务条件，所述遍历得到的资源分配量对应的服务水平预测值是通过将上一轮决策操作之后更新的观察状态和所述遍历得到的资源分配量输入当前假设函数而得到的； 基于所述第一资源分配量和当前误差函数确定第一安全裕度，并基于第一安全裕度和第一资源分配量更新得到第二资源分配量； 在第二资源分配量符合设定的系统资源约束条件的情况下，以第二资源分配量和第一安全裕度作为该轮决策操作的输出；在第二资源分配量不符合设定的系统资源约束条件的情况下，调整第二资源分配量以得到符合所述系统资源约束条件的第三资源分配量，并基于第三资源分配量、第二资源分配量和第一安全裕度更新得到第二安全裕度，以第三资源分配量和第二安全裕度作为该轮决策操作的输出。

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