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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种工业数字孪生边缘网络多设备协同任务的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：CN119497154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202411622672.6，技术领域涉及：H04W28/084；该发明授权一种工业数字孪生边缘网络多设备协同任务的资源分配方法是由李松;李顺;李杰;孙彦景;张晓光;徐永刚设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业数字孪生边缘网络多设备协同任务的资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种工业数字孪生边缘网络多设备协同任务的资源分配方法，包括：构建双层数字孪生边缘网络任务卸载框架，包括物理实体层和数字孪生层；在所述物理实体层建立包括多设备协同任务模型、感知模型、通信与计算模型以及时延与能耗模型的综合体系；基于所述综合体系，在所述数字孪生层基于感知资源偏差、计算资源偏差和通信资源偏差为传感器、边缘服务器以及执行器建立SCC‑DT模型；基于所述双层数字孪生边缘网络任务卸载框架，联合优化计算频率、发射功率、传输带宽以及卸载因子，以最小化多设备协同任务的端到端时延。本发明解决了现有大多数任务卸载和资源分配方案难以直接应用的问题，有效降低了MDC任务的端到端时延。

本发明授权一种工业数字孪生边缘网络多设备协同任务的资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种工业数字孪生边缘网络多设备协同任务的资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建双层数字孪生边缘网络任务卸载框架，包括物理实体层和数字孪生层； 在所述物理实体层建立包括多设备协同任务模型、感知模型、通信与计算模型以及时延与能耗模型的综合体系；所述物理实体层包括：感知层、MEC控制中心层和执行层；所述数字孪生层由物理实体的数字孪生体以及整个无线通信环境的镜像构成； 事件驱动的多设备协同任务需要传感器、ME3C以及执行器协作完成；所述多设备协同任务模型包括数据感知、原始数据卸载、数据预处理、预处理数据卸载、任务合成、边缘计算以及结果下载； 所述多设备协同任务表示为： JMT＝DMT,KMT,MMT,CMT,Tmax； 其中，DMT，KMT和MMT分别表示任务所需的数据项集合、传感器集合以及执行器集合，CMT和Tmax表示ME3C计算单位数据所需的CPU周期数以及任务最大可容忍时延； 基于所述综合体系，在所述数字孪生层基于感知资源偏差、计算资源偏差和通信资源偏差为传感器、边缘服务器以及执行器建立SCC-DT模型；利用感知、计算和通信三种资源偏差来体现物理实体层和数字孪生层之间的数据偏差； 所述SCC-DT模型包括： 传感器k的DT模型表示为： DTk＝{STk,ΔSTk}； 其中，STk表示传感器k的状态信息，ΔSTk表示DT偏差，ΔSTk＝{Δfk,Δpk,Δbk,Δsk}分别表示传感器k与其DT之间的计算频率偏差、发射功率偏差、带宽偏差以及感知能力偏差； 执行器m的DT模型表示为： DTm＝{STm,ΔSTm}； 其中，STm表示执行器m的S状态信息，ΔSTm＝{Δpm,Δbm}表示执行器与其DT之间的发射功率偏差以及带宽偏差； MEC控制中心层的DT模型表示为： DTME3C＝{STME3C,DSME3C}； 其中，STME3C表示ME3C的实时状态数据，DSME3C表示ME3C储存的系统信息，ME3C为MEC控制中心层； 基于所述双层数字孪生边缘网络任务卸载框架，联合优化计算频率、发射功率、传输带宽以及卸载因子，以最小化多设备协同任务的端到端时延。

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