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龙图腾网恭喜国网吉林省电力有限公司;国网吉林省电力有限公司信息通信公司申请的专利融合终端直传通信和多接入边缘计算的网络资源分配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：CN115866787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202211334660.4，技术领域涉及：H04W72/53；该发明授权融合终端直传通信和多接入边缘计算的网络资源分配方法是由姜华;窦增;丛犁;黄成斌;隋吉生;李佳;葛晓楠;苏丛哲设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合终端直传通信和多接入边缘计算的网络资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种融合终端直传通信和多接入边缘计算的网络资源分配方法，属于电网系统数据传输和设备巡检技术领域，包括：迭代选择终端直传通信的设备；根据选择的设备，利用预先训练好的基于DDQN的深度强化学习框架的资源分配策略进行卸载位置和频谱资源的选择。本发明通过MEC实现多级卸载，同时利用D2D通信技术实现通信资源的复用和分布式调度；建立了联合网络吞吐量、功耗和计算时延等指标的系统效益函数，提出了在链路干扰和功率约束条件下的效益最大化问题，实现最优的卸载选择和资源分配；采用基于DDQN的深度强化学习框架实现5G资源块分配和计算卸载的联合优化，实现网络吞吐量最大化，降低了计算时延。

本发明授权融合终端直传通信和多接入边缘计算的网络资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种融合终端直传通信和多接入边缘计算的网络资源分配方法，其特征在于，包括： 迭代选择终端直传通信的设备； 根据选择的设备，利用预先训练好的基于DDQN的深度强化学习框架的资源分配策略进行卸载位置和频谱资源的选择； 其中，资源分配策略的训练包括： 随机初始化策略，启动环境模拟器，生成终端直传通信的设备、巡检目标和集成多接入边缘计算的基站；初始化Q-network和TargetQ-network，生成初始权重； 迭代选择终端直传通信的设备，根据资源优化策略选择卸载位置，确定要传输的功率和频谱； 环境模拟器根据ε-greedy方法从Q-network选择动作，进入新的状态，根据当前的频谱占用计算网络吞吐量和能耗，根据设定的奖励函数生成奖励并计算新的Q值，将计算的网络吞吐量、能耗以及更新的Q值保存在ExperienceReplay； 从ExperienceReplay中取样数据进行网络训练；每隔一段时间更新TargetQ-network的权重，直至LOSS函数收敛，得到最终训练好的资源分配模型；Loss函数采用均值平方误差函数： 其中，资源优化策略包括综合考虑吞吐量、能耗和时延指标要求，建立基于综合效益函数最大化的资源优化分配模型为： 其中，变电站内M个巡检设备配合完成巡检工作，对应有M条设备到基站的传输链路；Cm表示第m个设备到基站传输链路的容量；表示第m个设备的第i个接收机的容量；τm表示计算时延；αk,m表示信道复用系数，当第k个设备到设备的传输链路重复使用第m个设备到基站传输链路的频谱时，则αk,m＝1，否则αk,m＝0；χ[j，m′]，[m.i]＝1表示第j个巡检设备的第m′个接收机和第m个巡检设备的第i个接收机使用相同的频谱资源，否则χ[j，m′]，[m.i]＝0；Pm表示第m条设备到基站传输链路的传输功率；表示第k条设备到设备传输链路的传输功耗；表示第m个设备任务卸载时的功耗；P′表示设备到设备传输链路的电路功耗；表示第m个设备能提供的最大发射功率；表示第m个设备到第m′个设备的传输链路的传输功率；是第j个巡检设备到第m′个巡检设备的D2D链路传输功率；表示信道所能容忍的峰值干扰功率；表示第j个巡检设备到第m′个巡检设备的D2D链路的干扰功率增益； 由于功耗会对网络吞吐量产生影响，在奖励函数中需要对功耗和吞吐量做出一个均衡调整，计算时延条件作为一种惩罚来减少对奖励的影响，奖励函数为： 令表示系统的能效，则系统奖励函数可简化为： 进行归一化处理之后为： 其中，采用均衡因子λ均衡功耗和吞吐量，得到加权的效益函数； 定义DDQN的状态空间S＝Vt×Ct×Gt×Ht-1；其中，Vt＝{v1,v2}表示卸载位置，v1表示本地卸载，v2表示集成MEC服务器卸载；Ct＝{c1,c2,……cg}表示g个子信道的信息集合，cg＝0表示当前子信道未被占用，cg＝x表示子信道在当前时刻被重复占用x次；Gt＝{g1,g2,……,gv}表示v个链路功率增益的集合；前一时隙中接收到的干扰信号强度Ht-1，表示在每个子频道本地观察结果； DDQN的动作选择包括卸载位置，频谱和功率信息；定义动作A＝{a1，A2，a3}，其中a1∈{0，1}，a1＝0表示选择本地卸载，a1＝1表示选择集成MEC服务器卸载；A2表示信道选择向量，是被分配的子信道的集合；a1∈{p1,…pi,…pl}，a1＝pi表示分配功率为pi，l为子信道数量；代理选择动作后与环境交互生成奖励并更新状态。

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