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龙图腾网恭喜云南大学申请的专利一种基于深度强化学习的车联网区分优先级频谱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：CN116132952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202310139585.4，技术领域涉及：H04W4/46；该发明授权一种基于深度强化学习的车联网区分优先级频谱分配方法是由官铮;蔡玉;王宇阳;王增文;杨志军设计研发完成，并于2023-02-20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的车联网区分优先级频谱分配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的车联网区分优先级频谱分配方法，包括以下步骤：步骤S1、基站广播信标帧beacon，发送链路分配信息；步骤S2、车辆接收信标帧beacon，并根据信标帧的内容选择向基站传输车辆状态信息序列或向基站发送请求发送帧RTS；步骤S3、基站接收车辆传输的数据，判断车辆传输状态；步骤S4、基站利用深度强化学习对收到的车辆状态信息序列进行频谱分配；并根据链路优先级更新深度强化学习的奖励和链路状态信息。本发明解决了现有技术中V2V链路无法区分实现优先级频谱分配的问题。

本发明授权一种基于深度强化学习的车联网区分优先级频谱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车联网区分优先级频谱分配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、基站广播信标帧beacon，发送链路分配信息；步骤S2、车辆接收信标帧beacon，并根据信标帧的内容选择向基站传输车辆状态信息序列或向基站发送请求发送帧RTS；步骤S3、基站接收车辆传输的数据，判断车辆传输状态；步骤S4、基站利用深度强化学习对收到的车辆状态信息序列进行频谱分配；并根据链路优先级更新深度强化学习的奖励和链路状态信息；所述步骤S4中频谱分配通过深度强化学习网络DQN实现，具体为：步骤S31、将基站所接收到的周围车辆环境信息作为强化学习RL中的状态信息S，表示为S＝{f1,...fj,...,fn}，其中，fj表示第j条V2V链路的二值化状态信息，n表示V2V链路数量，j＝1…n；步骤S32、确定每条V2V链路的频谱分配方案A，其中A＝{ρ1,ρ2,...,ρj}，表示频谱分配方案，ρj[i]为二进制频带分配指示变量，ρj[i]取值为1时表示占用该链路，取值为0时表示不占用；所述深度强化学习网络DQN的隐藏层数设定为3，三个隐藏层的神经元数目分别设置为1200，800和600，使用校正线性单元激活函数，输出层的激活函数设置为线性函数；采用RMSProp优化器更新网络参数，学习率为0.001，损失函数设置为Huber损失，整个神经网络训练时的探索率ε设置为从1到0.01线性衰退；每个训练集的步数T设置为1000，DQN网络的更新频率设置为500步；训练时的折扣率γ设置为0.05，经验记忆单元的大小设置为1×106，小样本数据大小设置为512；所述步骤S4中深度强化学习的奖励表示为： 其中λc表示V2I链路权重，λd表示V2V链路权重，λf表示优先级链路受干扰权重，表示第i条V2I链路的传输功率，表示第j条V2V链路的传输功率，I1表示优先级链路接收到的总干扰。

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