一种认知无线电网络中AoI约束下的网络吞吐量优化方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种认知无线电网络中AoI约束下的网络吞吐量优化方法，将训练好的神经网络模型部署在次级接收器上，初始化训练好的神经网络模型，将认知无线电网络的当前状态空间输入到所述神经网络模型，获得神经网络模型输出的动作空间。然后据当前时刻信道状态是否繁忙，对神经网络模型输出的动作空间进行剪切，得到符合当前信道状态的动作，将获得的动作信息广播给次级发射器，次级发射器执行相应的动作，并将吞吐量结果反馈给次级接收器。本发明引入了AoI指标来测量接收器所需的数据新鲜度，时间复杂度极低，不仅优化了长期的吞吐量，也保证了接收数据的新鲜度，避免次级接收器掌握的数据过于陈旧。

《一种认知无线电网络中AoI约束下的网络吞吐量优化方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2021113344591，当前法律状态为已下证，由浙江工业大学提出申请，发明人为贾雪丽;郑可琛;池凯凯;刘晓莹，申请日期为2021-11-11，公开（公告）日期为2024-03-26，国际专利分类号（IPC）为 H04W 16/18 (2009.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种认知无线电网络中AoI约束下的网络吞吐量优化方法，将训练好的神经网络模型部署在次级接收器上，初始化训练好的神经网络模型，将认知无线电网络的当前状态空间输入到所述神经网络模型，获得神经网络模型输出的动作空间。然后据当前时刻信道状态是否繁忙，对神经网络模型输出的动作空间进行剪切，得到符合当前信道状态的动作，将获得的动作信息广播给次级发射器，次级发射器执行相应的动作，并将吞吐量结果反馈给次级接收器。本发明引入了AoI指标来测量接收器所需的数据新鲜度，时间复杂度极低，不仅优化了长期的吞吐量，也保证了接收数据的新鲜度，避免次级接收器掌握的数据过于陈旧。

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