咨询电话：13280638997
传真：0533-3110363
邮箱：kefu@shizifang.com
24小时咨询热线13280638997
24小时咨询热线著 录 项 目：
| 专利/申请号： | CN202311654032.9 | 专利名称： | 基于强化学习的6G支持mIoT资源分配方法及系统 |
| 申请日： | 2023-12-05 | 申请/专利权人 | 重庆理工大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 重庆市巴南区红光大道69号附1号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | 分类号： | H04W72/541分类检索 物联网 智能通信 6G网络专利转让搜索 |
| 公开/公告日： | 2024-09-03 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN117676896B | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
摘 要：本发明涉及大规模物联网(mIoT)技术领域，具体公开了一种基于强化学习的6G支持mIoT资源分配方法及系统，其首先考虑大规模密集部署需求和相关的重叠干扰，构建了一种新的mIoT超图干扰模型，该模型通过将复杂干扰协调转换为超图强着色问题，可以计算mIoT的干扰度。由于该模型难以求解，本发明提出了一种新的间接解决方案，将干扰协调问题建模为一个马尔可夫决策过程(MDP)。为了避免对MDP的价值过高估计，本发明提出了一种新的基于价值和基于策略的资源管理算法(异步多线程架构)。仿真结果表明，与现有的解决方案相比，本发明提出的方案可以在mIoT场景中获得更好的性能。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
| 2024100758357 | 【发明】基于联合强化学习的联合干扰和AoI感知资源分配方法及系统 | 2025/07/07 |
| 202410075325X | 【发明】UAV辅助物联网设备网络的资源分配方法及系统 | 2025/07/07 |
| 2024100753211 | 【发明】超密集工业物联网的资源分配方法及系统 | 2025/07/07 |
| 2023117277311 | 【发明】基于超图的D2D辅助超密集物联网资源管理方法及系统 | 2025/07/07 |
| 2023116606720 | 【发明】基于超图的智能信息物理交通系统资源管理方法及系统 | 2025/07/07 |
| 2023116585974 | 【发明】基于分裂鲁棒学习的消费电子资源分配方法及系统 | 2025/07/07 |
| 2023116540329 | 【发明】基于强化学习的6G支持mIoT资源分配方法及系统 | 2025/07/07 |
| 2023111735458 | 【发明】基于双深Q网络和冲突度算法的网络无冲突资源分配方法 | 2025/07/07 |
| 2023101483037 | 【发明】基于深度强化学习的6G密集组网无交叠干扰资源分配方法 | 2025/07/07 |
| 2021100214547 | 【发明】一种求解无线网格网络无冲突节点集的方法 | 2025/07/07 |
