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龍圖騰網獲悉人工智能與數字經濟廣東省實驗室(深圳)申請的專利一種昇騰算力驅動的動態鏈路聯合優化方法、系統、終端及存儲介質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：CN120321686B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202510806233.9，技術領域涉及：H04W24/02；該發明授權一種昇騰算力驅動的動態鏈路聯合優化方法、系統、終端及存儲介質是由張博;陳詩瑜;胡宇;廖育成;陳思思;李清泉設計研發完成，并于2025-06-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種昇騰算力驅動的動態鏈路聯合優化方法、系統、終端及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種昇騰算力驅動的動態鏈路聯合優化方法、系統、終端及存儲介質，所述方法包括：鏈路預測網絡根據通信鏈路性能數據與歷史數據預測各鏈路性能變化；環境感知網絡根據無人機實時狀態數據與環境數據預測環境對鏈路性能的影響；飛控任務解算模塊根據任務類型和任務需求得到飛控指令優先級；強化學習決策模塊根據各鏈路性能變化、環境對鏈路性能的影響和飛控指令優先級動態選擇最優通信模式。本發明基于昇騰算力，融合基于飛控任務需求的優先級指令，對鏈路狀態進行預測，根據預測結果實時動態切換通信模式，在低空經濟場景中實現高可靠、低時延、強魯棒的通信保障，為無人機、空中交通管理等用戶提供核心支撐。

本發明授權一種昇騰算力驅動的動態鏈路聯合優化方法、系統、終端及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種昇騰算力驅動的動態鏈路聯合優化方法，其特征在于，所述昇騰算力驅動的動態鏈路聯合優化方法包括： 獲取通信鏈路性能數據與歷史數據，將所述通信鏈路性能數據與所述歷史數據輸入至鏈路預測網絡，所述鏈路預測網絡根據所述通信鏈路性能數據與所述歷史數據預測各鏈路性能變化； 融合歷史數據、硬件設備狀態數據和環境數據，得到多源數據，通過昇騰NPU對多源數據進行時空坐標對齊； 采用長短期記憶網絡和Transformer算法，融合歷史數據與環境特征進行時序數據預測，其中，長短期記憶網絡用于通過門控機制捕捉通信鏈路間長期強相關關系，預測未來預設時間內的時延趨勢，以實現對時序數據的趨勢預測，Transformer算法用于分析多通信鏈路之間的關聯變化； 根據預測結果進行通信鏈路切換； 獲取無人機實時狀態數據與環境數據，將所述無人機實時狀態數據與所述環境數據輸入至環境感知網絡，所述環境感知網絡根據所述無人機實時狀態數據與所述環境數據預測環境對鏈路性能的影響； 基于所述無人機實時狀態數據與所述環境數據，分析無人機所處環境和自身飛行狀態與趨勢；通過環境感知網絡算法預測鏈路信號在所處環境空間中的傳輸情況和衰減、增強趨勢； 所述環境感知網絡算法包括： 特征解析層：通過卷積核陣列對輸入的環境圖頻進行局部掃描，每個卷積核自動提取基礎特征，通過特征融合解析障礙物的整體形態與尺寸參數； 決策輸出層：將空間特征映射為障礙物屬性參數，輸出位置、尺寸及形狀分類結果，將空間特征與鏈路狀態數據相結合，評估通信鏈路的信號和數據在環境空間中的傳輸和遮擋情況； 獲取任務類型和任務需求，將所述任務類型和所述任務需求輸入到飛控任務解算模塊，所述飛控任務解算模塊根據所述任務類型和所述任務需求得到飛控指令優先級； 將所述各鏈路性能變化、所述環境對鏈路性能的影響和所述飛控指令優先級輸入至強化學習決策模塊，所述強化學習決策模塊根據所述各鏈路性能變化、所述環境對鏈路性能的影響和所述飛控指令優先級動態選擇最優通信模式； 基于所述各鏈路性能變化、所述環境對鏈路性能的影響和所述飛控指令優先級，通過強化學習算法選擇最優通信模式并保障冗余鏈路； 根據鏈路狀態預測結果和任務需求，設置包含帶寬、時延和切換懲罰的獎勵函數，采用深度Q網絡算法動態選擇最優的通信模式，并通過近端策略優化算法對帶寬、傳輸間隔、主鏈路和冗余鏈路進行動態分配，利用昇騰NPU完成時延要求內的通信鏈路分配決策。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人人工智能與數字經濟廣東省實驗室(深圳)，其通訊地址為：518107 廣東省深圳市光明區玉塘街道科潤大廈；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。