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龍圖騰網獲悉上海大學申請的專利動態通感一體化網絡下的節點選擇與波束賦形設計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：CN120358545B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510845844.4，技術領域涉及：H04W28/06；該發明授權動態通感一體化網絡下的節點選擇與波束賦形設計方法是由曾丹;顧憶宵;夏斌;周弈凡設計研發完成，并于2025-06-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本動態通感一體化網絡下的節點選擇與波束賦形設計方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種節動態通感一體化網絡下的節點選擇與波束賦形設計方法，包括：步驟S1、構建動態通感一體化網絡系統的通信與感知模型；步驟2、根據動態通感一體化網絡系統的通信與感知模型，構建動態通感一體化網絡的通信性能、感知性能和時延性能表示；步驟S3、根據動態通感一體化網絡的通信性能、感知性能和時延性能表示，構建動態通感一體化網絡的節點選擇與波束賦形的優化模型；步驟S4、將優化模型表述為馬爾可夫決策過程并使用深度強化學習求解，得到節點選擇方案和波束賦形的設計方案。采用本發明的技術方案，實現通信與感知性能的權衡。

本發明授權動態通感一體化網絡下的節點選擇與波束賦形設計方法在權利要求書中公布了：1.一種動態通感一體化網絡下的節點選擇與波束賦形設計方法，其特征在于，包括： 步驟S1、構建動態通感一體化網絡系統的通信與感知模型； 步驟2、根據動態通感一體化網絡系統的通信與感知模型，構建動態通感一體化網絡的通信性能、感知性能和時延性能表示； 步驟S3、根據動態通感一體化網絡的通信性能、感知性能和時延性能表示，構建動態通感一體化網絡的節點選擇與波束賦形的優化模型； 步驟S4、將優化模型表述為馬爾可夫決策過程并使用深度強化學習求解，得到節點選擇方案和波束賦形的設計方案； 動態通感一體化網絡的節點選擇與波束賦形的優化模型為： 其中，ρ是感知性能的權重，1-ρ是時延的權重，Pt是每個節點的最大發射功率閾值，Rth是每個通信用戶的最小通信速的閾值，τth是每個感知請求的最大時延閾值；al是系統在時隙l時采取的動作；Wl為多節點波束賦形矩陣集合；Wnl是在時隙l時基站n的波束賦形矩陣；是其共軛轉置矩陣，是感知請求的平均參數估計；是平均感知延遲，n、m和l分別表示基站、目標和時隙的索引，表示基站n的用戶c的通信速率，表示目標m在時隙l時產生的感知請求承受的時延； 步驟S4中，采用馬爾可夫決策過程進行建模與策略學習，馬爾可夫決策過程由四元組S,A,P,R定義，其中：S表示狀態空間，刻畫感知請求、信道狀態、時延約束等信息；A表示動作空間，反映系統當前的節點選擇與波束賦形決策；P為狀態轉移概率；R為即時獎勵函數，用以量化每步決策對整體優化目標的影響；在每個時隙l，處理器觀察當前系統狀態sl，并根據當前策略選擇動作al；執行動作后，系統獲得即時獎rl，并依據狀態轉移概率轉移至下一狀態sl+1，不斷進行策略更新；為了滿足終態約束同時實現最優累積回報，不斷迭代學習最優策略π*s，從而完成對原始優化問題逼近，具體包括： 步驟S41、在每個時隙，動態通感一體化網絡系統狀態包括感知請求、時變信道條件、多節點在上一時隙中采取的節點選擇方案和波束賦形方案，即 其中，λml表示時隙l下目標m的感知請求，表示時隙l下基站n與其通信用戶cn的通信信道，gn,ml表示時隙l下基站n與目標m的感知信道，是時隙l-1時感知目標選擇變量，當時表示基站n對目標m執行感知，反之當時表示基站n不對目標m執行感知；Wnl-1表示在時隙l-1時基站n的波束賦形矩陣； 步驟S42、動態通感一體化網絡系統的動作包含節點選擇方案和波束賦形方案，即 步驟S43、優化目標是在滿足通信用戶的速率約束、系統的發射功率約束和每個感知請求的時延約束的情況下最大限度地減少感知請求的平均CRB和平均時延；使用即時獎勵函數rl用于度量系統在每個時隙的決策效果；優化目標從原始約束模型轉化為最大化該獎勵函數的期望值；時隙l的即時獎勵rl的計算公式為： 其中，是優化目標， 是歸一化的通信速率閾值約束， 是歸一化的響應時延閾值約束， 是歸一化的發射功率約束；動態通感一體化網絡系統具有N個配備MIMO天線的通感一體節點，每個節點為C個通信用戶提供通信服務；B表示所有感知請求的個數； 步驟S44、采用無模型Q-learning強化學習方法，用于在未知狀態轉移概率的動態環境下學習資源分配與調度策略；通過與環境交互迭代更新動作值函數Q-value，并利用即時獎勵函數作為優化目標的評估依據，實現對原始優化問題的無模型求解；最終收斂到的最優策略可以有效最小化感知任務時延與系統發射功率，同時滿足速率與響應約束。

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