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龙图腾网恭喜中山大学;中山大学·深圳申请的专利一种基于NOMA的无人机辅助MEC系统的节能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：CN117768958B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202311760501.5，技术领域涉及：H04W28/084；该发明授权一种基于NOMA的无人机辅助MEC系统的节能方法及系统是由罗志勇;王姗姗设计研发完成，并于2023-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于NOMA的无人机辅助MEC系统的节能方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机辅助边缘计算技术领域，为基于NOMA的无人机辅助MEC系统的节能方法及系统。首先构建基于NOMA的无人机辅助MEC系统，在给定计算任务和任务期限的前提下，提出联合优化计算资源分配、传输功率和无人机的轨迹方案，以最小化系统加权能耗，将系统在预设时间内的总能耗表示为通信能耗、计算能耗和推进能耗的加权和；通过数学模型将总能耗建模为公式化的优化问题；将优化问题解耦为传输功率和计算资源分配的子问题，及无人机轨迹调度的子问题；提出迭代优化算法交替求解每个子问题，直到算法收敛。本发明解决了现有基于NOMA的无人机辅助MEC系统中面临的能量受限的问题，可支持未来大规模用户的接入与并满足紧急计算卸载服务需求。

本发明授权一种基于NOMA的无人机辅助MEC系统的节能方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于NOMA的无人机辅助MEC系统的节能方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建基于NOMA的无人机辅助空地协同的MEC网络系统，包括m个移动终端MT和u个搭载了MEC服务器的无人机UAV；S2、在给定计算任务和任务期限的前提下，提出联合优化计算资源分配、传输功率和无人机的轨迹方案，以最小化系统加权能耗；构建通信信道模型、计算模型与能耗模型，通信信道模型用于计算路径损耗、信道增益，计算模型用于计算每时隙下每个移动终端、无人机的CPU频率；能耗模型在计算模型的计算结果基础上，进一步计算能耗，包括本地计算能耗、边缘计算能耗、通信传输能耗和飞行推进能耗；将系统在预设时间内的总能耗表示为通信能耗、计算能耗和推进能耗的加权和；S3、通过数学模型将所述总能耗建模为公式化的优化问题；S4、将所述优化问题解耦为两个易于处理的子问题，即传输功率和计算资源分配的子问题，以及无人机轨迹调度的子问题；S5、提出迭代优化算法交替求解每个子问题，直到算法收敛；在迭代过程中，首先在给定UAV的轨迹条件下，对目标函数以及约束条件进行等效变换，使用连续凸逼近的方法求解传输功率和计算资源的分配；然后，在给定计算资源和分配功率下，引入松弛变量、一阶泰勒级数逼近的方法求解无人机的最优轨迹规划；总能耗Esum为： 其中为本地计算能耗，为边缘计算能耗，为通信传输能耗，为推进能耗；ωmt是移动终端的能耗权重因子，ωuav是无人机的能耗权重因子，并满足ωmt+ωuav＝1；η为无人机的飞行能耗系数，为移动终端的有效开关电容系数，为无人机的有效开关电容系数，为第n个时隙下的移动终端MTm的CPU频率，为第n个时隙下的无人机UAVu的CPU频率，θ为每时隙长度；步骤S3通过联合优化任务的发射功率p、移动终端上的计算资源fm、无人机上的计算资源fu以及无人机的飞行轨迹qu，以最小化预设时间T内的系统加权能耗；其中数学模型为：目标函数为问题P1:约束条件为： 其中约束条件C1表示任务的上行传输功率的限制；C2～C3为无人机和移动终端的CPU周期频率限制；C4～C6表示任务通信传输时间与卸载计算之间的因果关系；C7～C10表示无人机的飞行速度、位置坐标与电池容量限制；步骤S5包括：S51、在给定无人机的轨迹下，将传输功率和计算资源分配的优化问题简化为：目标函数为问题P1.1：目标约束条件为：C1～C6将问题P1.1转化为凸函数进行求解；S52、给定功率和计算资源下，优化UAV轨迹的问题为：目标函数为问题P2：目标约束条件为：C7～C10引入松弛变量f[n]，即： 将松弛变量代入问题P2，得到：目标函数为问题P2.1:约束条件为： 采用SCA方法，将约束条件C11右侧用其一阶泰勒展开式表示为：其中f[n]l以及qu[n]l分别是f[n]和qu[n]的第l次迭代值；将优化问题P2.1重新定制为目标函数为问题P2.2：目标约束条件为： 通过使用凸优化工具对问题P2.2求解，获得系统整体算法的近似最优解。

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