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龙图腾网获悉芜湖辛巴网络科技有限公司申请的专利基于智能动态多频段自适应切换系统的5G网络优化方法及系统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：CN121013141B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511125742.1，技术领域涉及：H04W36/24；该发明授权基于智能动态多频段自适应切换系统的5G网络优化方法及系统是由盛小飞;沈笛;任鹏;白海明;何文浩设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能动态多频段自适应切换系统的5G网络优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及车载通信技术领域，提供基于智能动态多频段自适应切换系统的5G网络优化方法及系统，方法包括：获取网络信号质量数据、环境感知数据及通信任务需求集合；基于环境感知数据提取动态障碍物特征，通过双分支混合深度学习模型输出信号遮挡预测；筛选检验合格的候选链路构建候选集，利用深度Q网络生成动态权重并计算候选链路综合得分，在硬性约束条件下确定主通信链路并生成通信策略指令；依据通信策略指令的指令类型，对数据流进行动态分片与多路分发，接收端进行校验、重组和智能交付，采集反馈数据包用于网络闭环反馈。本发明融合多模态感知与信号遮挡预测，构建多频段通信的自适应切换与协同传输机制。

本发明授权基于智能动态多频段自适应切换系统的5G网络优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于智能动态多频段自适应切换系统的5G网络优化方法，其特征在于，包括： 获取实时网络信号质量数据、环境感知数据以及通信任务需求集合； 基于环境感知数据，提取动态障碍物特征向量集合，基于所述环境感知数据及动态障碍物特征向量集合进行整合，输入至并行双分支的混合深度学习模型进行信号遮挡预测，输出多维度参数的信号遮挡预测结果； 对获取的候选链路依次执行信号链路可行性检验和网络资源可用性检验，筛选出合格的候选链路构建多维性能剖面的候选集；基于所述各候选链路的多维性能剖面； 基于实时网络信号质量数据和信号遮挡预测结果，结合双模决策触发机制判断是否激活通信决策流程，若所述通信决策流程被激活后，则利用深度Q网络根据当前通信环境的状态向量生成动态权重因子，并依据所述动态权重因子与各候选链路的多维性能剖面计算各候选链路的综合得分； 所述双模决策触发机制在以下任一条件满足时被激活，若实时网络信号质量数据显示，当前正在使用链路的关键性能指标低于预设的最低可用性阈值，表明服务质量已发生不可接受的恶化，则激活被动响应触发机制；若信号遮挡预测结果显示，当前通信链路在未来短时间内即将面临高概率、高衰减度的信号遮挡事件时，代表系统预见即将发生的服务质量恶化，则激活主动预防触发机制； 依据通信业务需求的硬性约束条件，对按所述综合得分降序排序的候选链路逐一进行硬性约束条件检验，直到找到满足硬性约束条件的候选链路为主通信链路，根据当前网络资源的整体情况，在切换策略指令和协同策略指令之间进行抉择，生成最终的通信策略指令； 所述切换策略指令包括策略指令类型'HANDOVER'、最终选定的主通信链路的所属频段参数以及记录本次链路切换的触发原因；所述协同策略指令包括策略指令类型'SYNERGY'、控制任务、视频任务和遥感任务； 依据通信策略指令进行指令类型判断，若所述通信策略指令为协同策略时，则对数据流执行动态分片，生成可并发传输的数据包；在接收端对所述数据包依次执行循环冗余校验、乱序重组以及智能交付，以还原为完整且有序的数据流；在所述通信策略指令执行完毕后，采集并封装包含所述指令的关键性能指标的反馈数据包，并将所述反馈数据包用于深度Q网络的迭代训练以更新决策权重，实现自适应闭环反馈。

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