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龙图腾网恭喜中国移动通信集团设计院有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利基于图卷积神经网络的频谱共享方法、装置及计算设备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：CN115250473B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202110455634.6，技术领域涉及：H04W16/14；该发明授权基于图卷积神经网络的频谱共享方法、装置及计算设备是由张炎炎;王宝聪;李欣;韩延涛;刘婧迪设计研发完成，并于2021-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图卷积神经网络的频谱共享方法、装置及计算设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图卷积神经网络的频谱共享方法、装置及计算设备，其中，该方法包括：步骤1，获取当前的网络状态信息，根据网络状态信息，建立无向图模型，生成环境矩阵；步骤2，利用决策模型对用户需求信息以及环境矩阵进行处理，得到信道选择向量和能量适应向量；步骤3，根据信道选择向量、能量适应向量以及环境矩阵，通过目标函数判断是否满足预设收敛条件；若是，则执行步骤4；若否，则执行步骤5；步骤4，依据当前的信道选择向量和能量适应向量进行频谱分配，方法结束；步骤5，更新决策模型的参数，而后跳转执行步骤2。该方案解决了现有技术中建立决策模型时存在的图结构不完善的问题，能够便捷地得到较优的频谱接入方案。

本发明授权基于图卷积神经网络的频谱共享方法、装置及计算设备在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积神经网络的频谱共享方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1，获取当前的网络状态信息，根据所述网络状态信息，建立无向图模型，并利用所述无向图模型生成环境矩阵；其中，所述无向图模型中的节点包括：基站节点和设备节点；步骤S2，利用决策模型对用户需求信息以及所述环境矩阵进行处理，得到信道选择向量和能量适应向量；其中，决策模型包括：多个图卷积层、单隐层前馈神经网络以及softmax层；由决策模型中的多个图卷积层依次对环境矩阵进行特征提取，采用单隐层前馈神经网络进行决策处理，利用softmax层对单隐层前馈神经网络输出的数据结果进行处理，得到信道选择向量和能量适应向量；步骤S3，根据所述信道选择向量、所述能量适应向量以及所述环境矩阵，通过目标函数判断是否满足预设收敛条件；若是，则执行步骤S4；若否，则执行步骤S5；其中，目标函数包括反馈函数rt、信道选择向量对应的目标函数Loss1和能量适应向量对应的目标函数Loss2； 其中，S表示主网络基站节点的总数；V表示室分设备覆盖范围中的基站节点的总数；Csv表示每一个次级用户设备节点的数据速率；Z表示总的节点个数；T表示时刻的总数；表示在t时刻时的行为向量的反馈函数值；表示在t时刻时的功率向量的反馈函数值；t表示某一时刻；信道选择向量与ra有关，ra表示所有时刻以及节点计算，基于行为矩阵所得出的反馈函数值组成的矩阵；能量适应向量与rp有关，rp表示所有时刻以及节点计算，基于功率矩阵所得出的反馈函数值组成的矩阵；L表示环境矩阵；Policyoutput表示GCN-ELM结构的输出结果；步骤S4，依据当前的信道选择向量和能量适应向量进行频谱分配，所述方法结束；步骤S5，更新所述决策模型的参数，而后跳转执行步骤S2。

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