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      靈長(zhǎng)智能科技(杭州)有限公司苑志超獲國(guó)家專利權(quán)

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      龍圖騰網(wǎng)獲悉靈長(zhǎng)智能科技(杭州)有限公司申請(qǐng)的專利飛行器網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN120238923B

      龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為:202510715195.6,技術(shù)領(lǐng)域涉及:H04W24/02;該發(fā)明授權(quán)飛行器網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)是由苑志超;鐵智慧;劉奎設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2025-05-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

      飛行器網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了:本發(fā)明涉及通信技術(shù)領(lǐng)域,提供一種飛行器網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì),能夠根據(jù)傳輸層網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)構(gòu)建基于指標(biāo)融合的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量量化模型,由于傳輸層網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)是對(duì)每一個(gè)數(shù)據(jù)包進(jìn)行分析,因此分析的顆粒度更細(xì),實(shí)時(shí)性更強(qiáng),受應(yīng)用的影響也更小,能夠反映出比較全面的網(wǎng)絡(luò)狀況;基于MATD3算法及網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量量化模型構(gòu)建雙Critic網(wǎng)絡(luò),并結(jié)合傳輸層網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)值及運(yùn)動(dòng)參數(shù)確定目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量量化值,以對(duì)目標(biāo)飛行器所屬網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度策略進(jìn)行調(diào)整,通過傳輸層指標(biāo)及飛行器運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與智能資源調(diào)度,實(shí)現(xiàn)了對(duì)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量的動(dòng)態(tài)優(yōu)化。

      本發(fā)明授權(quán)飛行器網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了:1.一種飛行器網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法,其特征在于,所述飛行器網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法包括: 響應(yīng)于對(duì)目標(biāo)飛行器的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量動(dòng)態(tài)優(yōu)化指令,根據(jù)傳輸層網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)構(gòu)建基于指標(biāo)融合的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量量化模型; 基于MATD3算法及所述網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量量化模型構(gòu)建雙Critic網(wǎng)絡(luò);其中,所述雙Critic網(wǎng)絡(luò)包括實(shí)時(shí)Critic網(wǎng)絡(luò)及延時(shí)Critic網(wǎng)絡(luò);其中,在構(gòu)建所述雙Critic網(wǎng)絡(luò)時(shí),采用優(yōu)先經(jīng)驗(yàn)回放策略及狀態(tài)聚類存儲(chǔ)策略處理訓(xùn)練樣本;所述優(yōu)先經(jīng)驗(yàn)回放策略用于將網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量量化值下降幅度大于20%的訓(xùn)練樣本賦予3倍的采樣權(quán)重,所述狀態(tài)聚類存儲(chǔ)策略用于將飛行速度大于或者等于20ms的訓(xùn)練樣本單獨(dú)存儲(chǔ); 利用部署在所述目標(biāo)飛行器側(cè)的探針實(shí)時(shí)采集傳輸層網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)值,及實(shí)時(shí)采集所述目標(biāo)飛行器的運(yùn)動(dòng)參數(shù); 將所述傳輸層網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)值及所述運(yùn)動(dòng)參數(shù)輸入至所述實(shí)時(shí)Critic網(wǎng)絡(luò),并在所述實(shí)時(shí)Critic網(wǎng)絡(luò)根據(jù)所述運(yùn)動(dòng)參數(shù)對(duì)所述傳輸層網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整; 在所述實(shí)時(shí)Critic網(wǎng)絡(luò),將調(diào)整后的權(quán)重系數(shù)及所述傳輸層網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)值輸入至所述網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量量化模型,得到實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量量化值; 經(jīng)過預(yù)設(shè)延時(shí)后,將所述實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量量化值同步至所述延時(shí)Critic網(wǎng)絡(luò),得到延時(shí)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量量化值; 在實(shí)時(shí)執(zhí)行所述網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量動(dòng)態(tài)優(yōu)化指令過程中的任意時(shí)刻,獲取所述實(shí)時(shí)Critic網(wǎng)絡(luò)輸出的當(dāng)前實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量量化值及所述延時(shí)Critic網(wǎng)絡(luò)輸出的當(dāng)前延時(shí)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量量化值; 獲取所述當(dāng)前實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量量化值及所述當(dāng)前延時(shí)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量量化值中的較小值作為目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量量化值; 根據(jù)所述目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量量化值對(duì)所述目標(biāo)飛行器所屬網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度策略進(jìn)行調(diào)整。

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