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龍圖騰網獲悉電子科技大學申請的專利一種基于知識增強改進的DDPG衛星路由優化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120186082B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510637573.3，技術領域涉及：H04L45/12；該發明授權一種基于知識增強改進的DDPG衛星路由優化方法是由徐鑫辰;文紅;王永豐;侯文靜;劉田設計研發完成，并于2025-05-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于知識增強改進的DDPG衛星路由優化方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于知識增強改進的DDPG衛星路由優化方法，屬于衛星路由領域，旨在減少衛星路由通信時延、資源消耗并為衛星提供自主路由決策方案。該方法通過知識增強改進DDPG神經網絡，利用衛星網絡的星間鏈接拓撲圖，預測衛星可能采取的路由動作與路由策略，優化衛星信息傳輸的路由路徑。具體而言，本發明利用可訓練的樣條函數替換DDPG模型中的全連接層，替代了神經網絡中單一的激活函數，有效提高了對高速運動的衛星網絡的實時路由決策優化性能。通過創新性地結合DDPG的動態決策能力與可訓練樣條函數的可解釋性，本發明在衛星路由決策中實現更快的收斂速度，能夠顯著優化衛星網絡中的動態路由決策。

本發明授權一種基于知識增強改進的DDPG衛星路由優化方法在權利要求書中公布了：1.一種基于知識增強改進的DDPG衛星路由優化方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： 步驟S1：構建空間衛星網絡與地面站，地面站A通過衛星路由傳輸數據到地面站B，將衛星作為智能體，生成衛星網絡拓撲圖，將拓撲圖作為環境空間； 步驟S2：構建DDPG模型，DDPG模型包括Actor模塊和Critic模塊兩部分，Actor模塊包括在線Actor網絡，目標Actor網絡；Critic模塊包括在線Critic網絡與目標Critic網絡； 步驟S3：在DDPG模型內通過通信時延τTotal、鏈路負載ETotal、平均跳數Havg和丟包率PT四個指標確定獎勵函數R； 鏈路負載ETotal代表完成一次信息傳輸所需的總能量消耗，由衛星能量消耗ESatellite和地面站能量消耗EStation兩部分構成，計算方式如下： ETotal＝ESatellite+EStation； 平均跳數Havg代表從地面站A傳輸到地面站B期間經過多少次衛星轉發，這意味著優化策略將選擇為構建衛星鏈路時使得平均跳數最小化； 步驟S4：利用知識增強對DDPG模型內的在線Actor網絡、目標Actor網絡、在線Critic網絡與目標Critic網絡四個網絡進行改進，四個網絡的結構皆為CNN網絡，將CNN網絡內的全連接層替換為可訓練的樣條函數得到知識增強的DDPG模型； 原CNN網絡中的全連接層被替換為可訓練的樣條函數，即固定的非線性激活函數ReLU函數或sigmoid函數被經過訓練的樣條函數splinex取代，針對CNN網絡隱藏層中的每一個神經元都對應一個獨有的樣條函數作為激活函數，這樣做將使得DDPG模型在訓練過程中會更快的向著梯度下降的最優方向迭代更新；樣條函數表征為： splinex＝∑iciBix； 其中，splinex表示樣條函數，x表示擬合變量，ci是訓練期間優化的系數，Bix是樣條基函數； 樣條基函數由如下公式表示： 其中，表示系數，xi表示擬合處的節點值，N表示擬合的次數； 步驟S5：采用經驗池機制存儲DDPG模型的訓練參數，對參數進行采樣再訓練以更新模型，穩定DDPG模型的訓練過程； 步驟S6：訓練知識增強改進的DDPG模型，通過權值初始化，訓練數據集，驗證知識增強改進的DDPG模型，知識增強改進的DDPG模型收斂后選出最優衛星路由路徑。

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