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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第五十四研究所申请的专利一种基于深度强化学习与气象数据的抗衰耗策略决策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：CN121333397B 。

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：202511881392.1，技术领域涉及：H04B7/185；该发明授权一种基于深度强化学习与气象数据的抗衰耗策略决策方法是由于贺;王立民;李胜利;韩晓娱;孙艳红;张世层;王孟磊设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习与气象数据的抗衰耗策略决策方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习与气象数据的抗衰耗策略决策方法，属于卫星通信技术领域。该方法构建了融合链路状态、网络业务状态、气象状态和系统资源状态的状态空间；设计了包含功率控制、自适应编码调制选择及站点分集切换的动作空间；并采用近端策略优化算法训练智能体学习最优抗衰耗策略。核心在于通过深度神经网络处理具有时序关联的多源状态信息，并利用裁剪目标函数确保训练稳定性，使智能体能够预测衰耗事件并协同多种抗衰耗手段，实现从被动响应到主动预测的根本转变。本发明在强降雨场景下将链路可用性提升至99.2%，平均频谱效率达到3.45bpsHz，同时功率效率和切换成功率均得到显著优化，为构建下一代智能卫星通信系统提供了有效解决方案。

本发明授权一种基于深度强化学习与气象数据的抗衰耗策略决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习与气象数据的抗衰耗策略决策方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤1，搭建STK+ns-3联合仿真平台，构建卫星多源异构数据融合的状态空间，包括链路状态、网络业务状态、气象状态和系统资源状态；其中，链路状态向量包括通信链路的实时质量与历史变化趋势，网络业务状态向量包括数据负载和服务质量需求，气象状态向量包括多源气象数据，系统资源状态向量包括可用资源的状况； 步骤2，构建基于近端策略优化的DRL模型，包括策略网络和价值网络；DRL模型根据当前时刻的状态空间和实时的气象条件输出对应的动作空间；其中，动作空间包括功率控制动作、自适应编码调制选择动作和站点分集切换动作，功率控制动作定义了发射功率的调整策略，自适应编码调制动作包括调制方式、编码率、频谱效率和所需最小SINR，站点分集切换动作控制业务的重新路由决策； 步骤3，STK+ns-3联合仿真平台根据对应的动作空间进行仿真，仿真后得到下一时刻的状态空间，并利用奖励函数计算融合链路可靠性、频谱效率、功率效率、网络稳定性和服务质量五个维度的奖励值； 步骤4，训练引擎基于当前时刻的状态空间、动作空间、奖励值和下一时刻的状态空间对DRL模型进行更新，将下一时刻的状态空间作为当前时刻的状态空间，返回步骤2。

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中国电子科技集团公司第五十四研究所，其通讯地址为：050081 河北省石家庄市中山西路589号第五十四研究所卫星通信与广播电视专业部；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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