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龙图腾网恭喜吉林大学申请的专利一种高速轨道客车无线感知系统信息传输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：CN115086915B 。

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：202210611231.0，技术领域涉及：H04W4/42；该发明授权一种高速轨道客车无线感知系统信息传输方法是由胡封晔;刘坦炟;凌壮;李海龙;李志军;那顺乌力吉;王华伟;张艳明;李聪;关吉瑞设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高速轨道客车无线感知系统信息传输方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高速轨道客车无线感知系统信息传输方法，包括：构建多接入节点的无线感知系统架构，系统中每个车厢包含一个接入节点与多个无线传感器，各传感器与接入节点建立连接实现能量收集与信息传输，各接入节点接收到来自传感器的数据后进行远端通信将数据传输至隧道内所设射频拉远单元；设计了基于强化学习的系统能量与信息传输协议，求解系统最优配置，获得最优传输策略，最小化整体传输时间。本发明针对高铁隧道场景下单接入节点传输系统中效率低下、远端通信损耗严重等现状，首次提出多接入节点自主协同传输条件下的传输策略，同时为强化学习方法设计联合深度神经网络，提供了可靠的优化方法。

本发明授权一种高速轨道客车无线感知系统信息传输方法在权利要求书中公布了：1.一种高速轨道客车无线感知系统信息传输方法，其特征在于，包括以下具体步骤：步骤1：构建高铁隧道场景下无线感知系统，确定接入节点与无线传感器节点组网分布，以及能量与信息传输协议；步骤2：根据接入节点与无线传感器节点组网分布构建列车内部信息收集信道模型和远端传输信道模型，获得各无线传感器节点能量接收性能与各接入节点信息收发性能；步骤3：根据各无线传感器节点能量接收性能和各接入节点信息收发性能构建系统信息传输优化模型，并利用强化学习方法求解，获得最小传输时间下的最优传输策略；步骤4：无线感知系统采用最优传输策略传输能量与信息；利用强化学习方法求解系统信息传输优化模型的具体过程为：步骤31：采用分层强化学习方法将复杂任务分解为若干子任务，每个子任务对应作为一个接入节点任务，每个接入节点有其对应的联合深度神经网络与存储单元，利用马尔可夫决策过程构建各接入节点的状态集{Sn}n∈N、动作集{An}n∈N、奖励函数{Rn}n∈N与奖励折扣因子λ，以及构建基于联合深度神经网络的Double深度Q网络算法中的主网络与目标网络；步骤32：根据各接入节点的状态集、动作集、奖励函数和奖励折扣因此进行状态更新，构建元组并存储至所述存储单元，利用所述元组对每个接入节点的联合深度神经网络进行训练，计算出损失函数对主网络参数进行更新，并采用软更新方法周期性利用主网络参数对目标网络参数更新；步骤321：将当前接入节点的状态集中当前时刻状态与其余接入节点的状态集中当前时刻状态构成的状态集合输入至联合深度神经网络，利用ε-greedy算法对当前接入节点的动作集进行动作选择；步骤322：当前接入节点依据所选动作进行状态更新，获得下一时刻状态，及根据奖励函数和奖励折扣因子计算状态转移所产生的奖励值；步骤323：当所有接入节点状态更新完成后，将当前接入节点的当前时刻状态、下一时刻状态、对应动作、奖励值与其余接入节点的当前时刻状态、下一时刻状态合并成元组并送入存储单元进行经验存储，若存储单元已满，则利用最新存储的元组代替最早存储的元组；步骤324：当存储单元已满，从存储单元随机选取若干元组利用Double深度Q网络算法进行联合深度神经网络训练，计算损失函数对主网络参数进行更新，并周期性利用主网络参数采用软更新方法对目标网络参数进行更新；步骤33：重复步骤32过程，直至所有子任务对应的联合深度神经网络收敛，获得整体传输时间最小化的最优传输策略。

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