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龍圖騰網獲悉南京大學申請的專利超可靠低時延的蜂窩車聯網下行多連接傳輸方法與系統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：CN115915065B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202211562213.4，技術領域涉及：H04W4/40；該發明授權超可靠低時延的蜂窩車聯網下行多連接傳輸方法與系統是由周海波;查曹怡;薛鑒哲設計研發完成，并于2022-12-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本超可靠低時延的蜂窩車聯網下行多連接傳輸方法與系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種超可靠低時延的蜂窩車聯網下行多連接傳輸方法與系統，為網聯自動駕駛車輛提供了一種可靠的下行傳輸方案。本發明中有多個基站服務于具有多連接能力的多個用戶，URLLC業務數據包使用不同的子載波在多條鏈路上同時獨立地傳輸；本發明提出了一種多智能體深度強化學習算法來實現多連接性URLLC的實時功率分配，在服務于同一個URLLC用戶的多個鏈路之間共享信息，并選擇合適的傳輸功率，使各鏈路在保證可靠性的同時盡量減少小區間干擾和能耗。本發明利用多連接技術使得URLLC的實時可靠性在不依賴包重傳的情況下大大增強。相比于傳統算法，本發明提出的多智能體深度強化學習算法能夠實時完成功率分配并適配動態用戶，在保證可靠性的同時節約傳輸能量。

本發明授權超可靠低時延的蜂窩車聯網下行多連接傳輸方法與系統在權利要求書中公布了：1.一種超可靠低時延的蜂窩車聯網下行多連接傳輸方法，其特征在于：在下行蜂窩車聯網系統中，有多個基站服務于具有多連接能力的多個用戶，對于URLLC業務數據包，使用不同的子載波在多條鏈路上同時獨立地傳輸； 將蜂窩車聯網下行鏈路中多連接URLLC的功率分配問題建模為多智能體深度強化學習問題，其中每個URLLC鏈路被視為一個智能體，智能體觀察的狀態包括在相同頻率上操作的所有基站的子載波的信道增益和傳輸需求，智能體的行為是其在基站的發射功率；每個URLLC鏈路以深度強化學習框架給定的發射功率向目標用戶發送URLLC數據包的副本；深度強化學習框架采用近端策略優化算法進行訓練，以多連接URLLC的功率分配問題的目標作為所有智能體共同的獎勵，包括最大化URLLC數據包的可靠性和最小化總平均發射功率；其中，具有多連接的第k個URLLC用戶的可靠性為： 其中是用于為第k個用戶同時發送URLLC數據包的鏈路數量，是第k個用戶的第m條鏈路的傳輸失敗概率；第n個子載波上來自第b個基站的第k個用戶之間的URLLC數據包的傳輸失敗概率其中是高斯Q函數，τ是數據傳輸的持續時間，W是帶寬，yk,b,n是從第n個子載波上的第b個基站接收的第k個用戶的信號，γk,n是第n個子載波上的第k個用戶處的干擾信號，σ2是噪聲功率，是URLLC數據包的包長度。

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南京大學，其通訊地址為：210093 江蘇省南京市鼓樓區漢口路22號；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”。