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龙图腾网恭喜南京邮电大学;南京御通信息技术有限公司申请的专利一种卫星物联网随机接入自适应方法、装置及存储介质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：CN114867128B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202210479910.7，技术领域涉及：H04W74/0833；该发明授权一种卫星物联网随机接入自适应方法、装置及存储介质是由茆习文;王海涛;张更新设计研发完成，并于2022-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种卫星物联网随机接入自适应方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种卫星物联网随机接入自适应方法、装置及存储介质，包括：基于预构建的低轨卫星物联网模型，进行扩频抗干扰分析，结合当前时刻信道中干扰情况，确定是否在随机接入方式中使用扩频及扩频码长度；获取前导码状态信息，根据前导码状态信息，用最大似然估计的方法估计当前时隙负载量，将估计得到的当前时隙负载量进行整合，作为机器学习的历史数据，使用机器学习对未来若干个时隙的负载量进行预测得到未来负载量预测值；根据确定的是否在随机接入方式中使用扩频及扩频码长度以及未来负载量预测值，确定自适应切换随机接入的方式或者保持当前方式。可以提升系统的吞吐量，在信干比恶化的情况下也能保证通信质量，并提升吞吐量。

本发明授权一种卫星物联网随机接入自适应方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种卫星物联网随机接入自适应方法，其特征在于，包括：基于预构建的低轨卫星物联网模型，进行扩频抗干扰分析，结合当前时刻信道中干扰情况，确定是否在随机接入方式中使用扩频及扩频码长度；获取前导码状态信息，根据前导码状态信息，用最大似然估计的方法估计当前时隙负载量，将估计得到的当前时隙负载量进行整合，作为机器学习的历史数据，使用机器学习对未来若干个时隙的负载量进行预测得到未来负载量预测值；其中，获取前导码状态信息，根据前导码状态信息，用最大似然估计的方法估计当前时隙负载量，具体包括：对不同前导码状态出现的概率进行分析；用si表示第i个前导码所处的状态：si＝0表示该前导码没有被选择，即处于空闲状态；si＝1表示该前导码刚好被一个终端选择，即可完成随机接入过程，称该状态为成功态；si≥2表示有两个或两个以上终端选择了该前导码，被检测为冲突态，则第i个前导码处于这3种状态的概率分别为： 其中，Np表示当前时隙的可用前导码数；na表示当前时隙的接入申请数；在完成一个随机接入时隙后，卫星检测到所有的前导码信息，即空闲前导码的个数n1、成功接入前导码的个数n2和碰撞前导码的个数n3；采用最大似然估计的方法估计当前时隙的接入规模，最大似然函数P表达式为： 使P取得最大值时Na的取值即为当前时隙申请接入的估计值即： 根据所述确定的是否在随机接入方式中使用扩频及扩频码长度以及负载量预测值，确定自适应切换随机接入的方式或者保持当前方式，具体包括：根据选择的扩频码长度确定自适应随机接入方案的上阈值thresholdceiling及下阈值thresholdfloor；将获得的未来负载量预测值与确定的所述上阈值thresholdceiling和下阈值thresholdfloor进行对比；响应于未来负载量预测值大于上阈值thresholdceiling，自适应选择对应的扩频SA或SA方式；响应于未来负载量预测值小于下阈值thresholdfloor，自适应选择对应的扩频CRDSA或CRDSA方式；响应于未来负载量预测值介于上阈值thresholdceiling和下阈值thresholdfloor之间，保持当前接入方式不变。

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