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龙图腾网恭喜中国空间技术研究院申请的专利考虑多类传输约束模型的网络路径规划优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117829386B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311776118.9，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权考虑多类传输约束模型的网络路径规划优化方法是由苏曼;许展鹏;冯昊;高扬;王倩;殷建丰;李静林设计研发完成，并于2023-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑多类传输约束模型的网络路径规划优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种考虑多类传输约束模型的网络路径规划优化方法，包括以下步骤：步骤S1、卫星获取环境信息，并基于环境信息生成语义向量；步骤S2、在任一通信周期内，将生成的语义向量传输给相邻卫星；步骤S3、当卫星存在业务需要路径规划决策时，来自相邻卫星的语义向量进入语义聚合模块，生成聚合语义向量；步骤S4、基于所述聚合语义向量，输出策略向量，制定卫星的业务下一跳决策。本发明，能够高效利用通信资源，避免局部最优，实现更全局化和准确的路径规划决策。

本发明授权考虑多类传输约束模型的网络路径规划优化方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑多类传输约束模型的网络路径规划优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、卫星获取环境信息，并基于环境信息生成语义向量；步骤S2、在任一通信周期内，将生成的语义向量传输给相邻卫星；步骤S3、当卫星存在业务需要路径规划决策时，来自相邻卫星的语义向量进入语义聚合模块，生成聚合语义向量；步骤S4、基于所述聚合语义向量，输出策略向量，制定卫星的业务下一跳决策；所述步骤S1中，具体包括：步骤S11、对卫星的环境信息的原始数据进行预处理，提取卫星轨道状态、链路状态、卫星承载的业务信息以及特定业务的需求，作为卫星节点的特征信息；步骤S12、将提取出的卫星节点的特征信息进行拼接形成向量，作为语义编码模块的输入；步骤S13、语义编码模块使用神经网络对输入的向量进行编码，生成语义向量；在所述步骤S2中，具体包括：步骤S21、基于特定场景的业务要求设定不同的通信周期时长；步骤S22、在每个通信周期开始时，卫星将语义向量输入到语义通信模块；步骤S23、语义通信模块寻找可用链路，通过链路将语义通信向量传输到相邻卫星；步骤S24、语义通信模块在发送结束后，接受来自相邻卫星的语义向量，作为语义聚合模块的输入；所述步骤S3中，具体包括：步骤S31、所述语义聚合模块将从所述语义通信模块接收到的语义向量进行拼接；步骤S32、卫星通过聚合网络逐渐提取和融合不同的相邻卫星的语义信息，输出聚合语义向量；所述步骤S4中，具体包括：将聚合语义向量输入到智能决策模块的神经网络，输出决策向量，所述决策向量表示业务选择下一跳卫星的概率，卫星基于所述决策向量进行业务下一跳决策；所述步骤S11中，卫星i的轨道状态包括轨道面倾角、高度、星下点、升交点、周期、截距、偏心率、近地点角、平均近点角中的一种或多种；卫星i的链路状态包括通信卫星、工作频段、天线口径、调制方式、编码方式中的一种或多种；卫星i的业务信息包括起点卫星、终点卫星、数据量、截止时间中的一种或多种；所述步骤S13表示为： 其中，分别为表示卫星i的业务需求、卫星轨道状态、卫星自身链路状态以及卫星自身承载的其他业务传输状态的向量，Encoder表示编码网络，LSTM表示循环神经网络长短期记忆网络，表示t-1时刻卫星i的LSTM隐藏状态向量，表示t时刻卫星i的LSTM隐藏状态向量，同时也用做最后输出的语义向量；所述步骤S32表示为： 其中，分别为当前卫星i以及相邻卫星j1,…,jk的语义向量，Agg表示聚合网络，以单隐藏层的MLP实现，表示聚合语义向量；所述步骤S4表示为： 其中，πθ为Actor网络，θ为Actor网络的参数，为输入的聚合语义向量，为输出的策略向量。

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