一种基于深度强化学习的车辆自组网系统及方法

本发明公开了一种基于深度强化学习的车辆自组网系统及方法，涉及车联网通信技术领域。系统包括动态路由模块，利用深度强化学习算法实时调整中继路径，优化网络负载；中继信号传输模块，在信号弱时借助其他车辆的网络信号构建多跳中继链路；多模通信模块，根据信号强度和网络环境智能切换V2X与Wi‑Fi 6通信协议；定位协同模块，融合UWB和IMU传感器数据，实现高精度车辆间定位；安全验证模块，采用国密SM4加密算法和区块链智能合约，确保数据安全及身份可信性；通信控制模块，协调数据传输、路径选择和协议切换。本发明有效解决了车联网动态环境下的信号衰减、协议切换及安全性问题，提升了智能网联汽车的通信能力和系统稳定性。