北京科技大学秦运慧获国家专利权
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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利基于深度强化学习的通感一体化用户成簇与资源分配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：CN120416875B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202510464078.7，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权基于深度强化学习的通感一体化用户成簇与资源分配方法是由秦运慧;李旭龙;马旭设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度强化学习的通感一体化用户成簇与资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度强化学习的通感一体化用户成簇与资源分配方法，涉及无线通信技术领域。该方法包括：建立灵活天线链路信道模型和传输信号模型；根据灵活天线链路信道模型和传输信号模型，构造最大化通信数据速率和感知探测功率的优化问题模型；基于优化问题模型，设计优化目标函数；优化目标函数包括：状态空间、动作空间和奖励函数；根据优化目标函数，采用基于Actor‑Critic框架和柔性Actor‑Critic框架相结合的方法，对动作空间中的用户成簇、天线位置、簇内功率分配参数和簇间功率分配的离散‑连续混合变量问题进行优化，获得最优的用户成簇、天线位置和功率分配策略。采用本发明可解决灵活天线辅助的通感一体化非正交接入网络用户成簇与资源分配问题。
本发明授权基于深度强化学习的通感一体化用户成簇与资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的通感一体化用户成簇与资源分配方法，其特征在于，所述方法包括： S1、建立灵活天线链路信道模型和传输信号模型；根据灵活天线链路信道模型和传输信号模型，构造最大化通信数据速率和感知探测功率的优化问题模型； S2、基于所述优化问题模型，设计优化目标函数；所述优化目标函数包括：状态空间、动作空间和奖励函数； S3、基于所述状态空间、动作空间和奖励函数，采用基于Actor-Critic框架和柔性Actor-Critic框架相结合的方法，对动作空间中的用户成簇、天线位置、簇内功率分配参数和簇间功率分配的离散-连续混合变量问题进行优化，获得最优的用户成簇、天线位置和功率分配策略。
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