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龙图腾网获悉湛江丰越通信工程有限公司申请的专利一种无线电通信设备控制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：CN118539996B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202410777324.X，技术领域涉及：H04B17/11；该发明授权一种无线电通信设备控制方法是由方媛;温玉军;李何平设计研发完成，并于2024-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无线电通信设备控制方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种无线电通信设备控制方法，包括：获取无线电通信设备的设备数据；确定设备校准的优先级；采集环境数据；云服务器根据设备数据、环境数据、设备校准的优先级，以及历史数据，通过机器学习算法，生成设备校准数据；将采集的环境数据与接收到的校准触发阈值进行比对；当采集的环境数据达到校正触发阈值时，根据数据权重参数，通过机器学习算法，生成当前环境的动态校准参数；根据生成的动态校准参数，采用Actor‑Critic强化学习框架对设备的工作参数进行校准；将校准后的工作参数输出，对无线电通信设备的发射和接收进行控制。

本发明授权一种无线电通信设备控制方法在权利要求书中公布了：1.一种无线电通信设备控制方法，包括：S1，获取无线电通信设备的设备数据，设备数据包含天线驻波比和频率误差；将获取的设备数据上传至云服务器；云服务器接收到设备数据后，将天线驻波比和频率误差分别与预设阈值进行比对；当天线驻波比或频率误差超出阈值范围时，判断设备处于非健康状态；当设备处于非健康状态时，采用模糊推理算法，根据天线驻波比与阈值的偏离程度，以及频率误差与阈值的偏离程度，计算设备健康度量化指标；将量化指标映射至预设的校准优先级等级，确定设备校准的优先级；S2，采集环境数据，环境数据包含温度、湿度和电磁干扰数据；将采集的环境数据上传至云服务器；云服务器根据设备数据、环境数据、设备校准的优先级，以及历史数据，通过机器学习算法，生成设备校准数据；校准数据包含校准触发阈值和数据权重参数；S3，无线电通信设备将采集的环境数据与接收到的校准触发阈值进行比对；当采集的环境数据达到校准触发阈值时，根据数据权重参数，通过机器学习算法，生成当前环境的动态校准参数；S4，根据生成的动态校准参数，采用Actor-Critic强化学习框架对设备的工作参数进行校准，工作参数包含发射功率和接收灵敏度；将校准后的工作参数输出，对无线电通信设备的发射和接收进行控制；S3，生成当前环境的动态校准参数，包括：实时采集环境数据，将采集的环境数据与S2中接收到的校准触发阈值进行比对；当采集的环境数据达到校准触发阈值时，将S3中接收到的数据权重参数作为输入，通过预训练的极限学习机网络，拟合数据权重参数与环境数据之间的非线性关系；根据拟合得到的非线性关系，结合当前采集的环境数据，生成当前环境下的动态校准参数；其中，动态校准参数用于对设备的工作参数进行动态调整；S4，采用Actor-Critic强化学习框架对设备的工作参数进行校准，包括：根据S3生成的动态校准参数，采用Actor-Critic强化学习框架对发射功率和接收灵敏度进行校准；其中，Actor-Critic强化学习框架包括策略网络和值函数网络，策略网络用于生成工作参数的调整策略，值函数网络用于评估调整策略的优劣；将当前设备状态和动态校准参数作为观察值，输入至Actor网络的策略网络中；策略网络采用深度神经网络结构，通过网络训练获取状态到动作的映射关系，根据观察值生成工作参数的调整策略；其中，策略网络的输出为工作参数的调整量，采用高斯分布建模；根据策略网络生成的工作参数调整量，对发射功率和接收灵敏度进行调整，得到调整后的设备性能指标；将调整后的设备性能指标和目标性能指标作为观察值，输入至Critic网络的值函数网络中；值函数网络采用深度神经网络结构，通过网络训练获取学习状态到值函数的映射关系，根据观察值计算调整策略的价值；其中，值函数定义为性能指标间差值的累积折扣和，用于评估调整策略的长期效用；值函数网络输出的策略价值作为Actor网络的奖励值；Actor网络采用策略梯度算法，根据奖励值对策略网络的参数进行更新；采用蒙特卡洛方法对梯度进行无偏采样估计；通过Actor网络和Critic网络的交互训练，对工作参数进行迭代优化。

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