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龙图腾网获悉河北远东通信系统工程有限公司申请的专利一种应急通信网络智能动态规划方法及系统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：CN119676689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202411835074.7，技术领域涉及：H04W4/90；该发明授权一种应急通信网络智能动态规划方法及系统是由张孔;贡鹏杰;李阳;王丙超;王琦;孙安宅;李娜;张玉浩设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应急通信网络智能动态规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应急通信网络智能动态规划方法及系统，涉及网络通信技术领域。本发明首先构建应急通信网络，之后采集链路基础数据，根据基础数据构建负载更新值与负载识别值的计算模型，并计算负载统计值，基于负载更新值、负载统计值、负载识别值计算链路评估结果，并进行对应动态规划，所述系统用于实现上述方法。本发明通过实时监测链路状态，并构建了基于负载更新值、负载统计值、负载识别值的一个高实时性的评估机制，全面实时反映了网络的真实负载情况。

本发明授权一种应急通信网络智能动态规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应急通信网络智能动态规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，构建应急通信网络； 步骤2，利用网络设备实时监测应急通信网络的链路状态，并收集链路的基础数据，所述基础数据包括吞吐量、丢包率以及时延； 步骤3，构建训练样本集，训练样本集中的每个训练样本包括一个当前时刻基础数据以及一个历史基础数据；其中，为3x1的列向量，包括t时刻对应链路的吞吐 量、丢包率以及时延；为3x1的列向量，包括在t时刻之前的持续时间段Time内，对应链 路的吞吐量、丢包率以及时延各自的平均值； 步骤4，根据深度学习方式构建负载更新值与负载识别值的计算模型；计算模型的输入 为t时刻链路的基础数据以及对应的历史基础数据，计算模型的输出为t时刻链 路的负载更新值与负载识别值；具体的： 步骤401，针对输入样本和，计算对应的负载更新值： ； 其中，为链路的最大吞吐量，TR表示计算矩阵的迹，W为第一更新权重矩阵，W为 3x3的矩阵；V为第二更新权重矩阵，V为3x3的矩阵；上角标T表示转置； 步骤402，针对输入样本，计算对应的负载识别值： ； 其中，q为第一识别权重向量，q为3x1的列向量；表示非线性变换函数；p为第二识 别权重向量，p为3x1的列向量；b为调整项，b为常数； 步骤403，计算对应的损失值： ； 其中，表示t时刻链路的负载更新值的真值，的值为 的列向量中三个元素的求和值；表示t时刻链路的负载识别值的真值， 的值为根据链路正常、过载、欠载状态，人为标记的t时刻链路状态值； 步骤404，根据损失值，使用梯度下降法进行反向传播，更新第一更新权重矩阵、第 二更新权重矩阵、第一识别权重向量以及第二识别权重向量，直至损失值收敛；保存 第一更新权重矩阵、第二更新权重矩阵、第一识别权重向量以及第二识别权重向量参数；完 成负载更新值与负载识别值的计算模型的构建； 步骤5，将历史基础数据中三个元素的求和值记为t时刻链路的负载统计值，结合t 时刻链路的负载更新值与负载识别值，计算t时刻对链路的评估结果； 步骤6，将t时刻对链路的评估结果与预置的网络正常状态界定值T和网络警告状态 界定值F进行比较，其中，T小于F；根据比较结果进行对应的动态规划，完成应急通信网络智 能动态规划。

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