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龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利一种基于模型和数据融合的无线网络自适应拥塞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：CN115065993B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202210704047.0，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权一种基于模型和数据融合的无线网络自适应拥塞控制方法是由朱晓荣;俞俊江;王伟设计研发完成，并于2022-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型和数据融合的无线网络自适应拥塞控制方法在说明书摘要公布了：一种基于模型和数据融合的无线网络自适应拥塞控制方法，该方法解决了传统拥塞控制方法调节拥塞窗口粒度过大并且难以根据不同业务需求灵活调整的问题。该方法分为两个模块，传统拥塞控制模块和学习模块。该算法分为四个阶段，分别是探索期，过渡期，评估期和决策期。算法在初始阶段默认采取传统的拥塞控制方法，与此同时不断比较两种算法得出的拥塞窗口大小，在评估其进行比较，选择表现更优的算法，应用在决策期。通过传统拥塞控制和基于学习的拥塞控制相结合的方法，提高了系统的传输效率以及对复杂网络环境的适应能力。

本发明授权一种基于模型和数据融合的无线网络自适应拥塞控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型和数据融合的无线网络自适应拥塞控制方法，其特征在于：结合传统拥塞控制和基于学习的拥塞控制两种方法，在传输过程中不断比较两种方法得到的传输速率；在每个控制周期通过比较，选出性能表现更好的算法，把它应用到下一控制周期；具体步骤如下：步骤S1、首先进入探索期；采用传统拥塞控制方法；步骤S2、不断收集网络特征信息，作为基于学习的拥塞控制方法的输入；步骤S3、训练学习模型，将基于学习的拥塞控制方法与传统拥塞控制方法的拥塞窗口大小进行对比；如果差值大于给定阈值，则会进入过渡期，如果差值小于给定阈值，则继续使用传统拥塞控制方法；步骤S4、在过渡期，仍然不断比较两者的差值，如果两者的差值持续时间大于给定的时间阈值，则进入评估期；反之，说明由于网络波动而引起两者差值大于指定阈值，并不会持续，因此继续使用传统拥塞控制方法；步骤S5、将评估期分为两个评估间隔，分别用于尝试基于学习的拥塞控制方法和传统拥塞控制方法，取最优策略为xprev；评估期结束后，进入决策期；步骤S6、在决策期，采用上一控制周期最优的拥塞控制决策xprev，同时计算效用函数uxprev，为了保证最优控制决策结果xprev的有效性，在每个控制周期不断更新该值；采用的公式如下所示，式中xrl和xcl分别表示基于学习的拥塞控制方法得到的窗口大小和基于传统拥塞控制得到的窗口：

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