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龙图腾网获悉中国移动通信集团江苏有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利无人机辅助车联网资源调配方法、装置和电子设备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：CN115002725B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210612465.7，技术领域涉及：H04W4/44；该发明授权无人机辅助车联网资源调配方法、装置和电子设备是由王晔;童恩;张剑斌;周继革;王红妹;杜方芳;刘立军设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机辅助车联网资源调配方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本申请涉及车联网资源调配领域，提供一种无人机辅助车联网资源调配方法、装置和电子设备，方法包括：根据检测到车辆的轨迹点数据预测车辆下一时刻的车辆位置；接收车辆的任务卸载请求，基于任务卸载请求建立为车辆进行车联网资源调配的资源调配模型；任务卸载请求包括车辆关联模式、任务所需要的计算资源量，任务所需要的数据量，任务所能容忍的最大延迟；车辆关联模式包括车辆与无人机关联模式以及车辆不与无人机关联模式；基于强化学习方法和深度确定性策略梯度方法对资源调配模型进行求解，得到车辆关联最优模式和资源调配策略。本申请实施例通过考虑车辆的移动性和资源请求的时变性，满足车辆任务的时延限制和服务质量要求。

本发明授权无人机辅助车联网资源调配方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种无人机辅助车联网资源调配方法，其特征在于，包括： 根据检测到车辆的轨迹点数据预测所述车辆下一时刻的车辆位置； 接收所述车辆的任务卸载请求，基于所述任务卸载请求建立为车辆进行车联网资源调配的资源调配模型；所述任务卸载请求包括车辆关联模式、任务所需要的计算资源量，任务所需要的数据量，任务所能容忍的最大延迟；所述车辆关联模式包括车辆与无人机关联模式以及车辆不与无人机关联模式； 基于强化学习方法和深度确定性策略梯度方法对所述资源调配模型进行求解，得到车辆关联最优模式和资源调配策略； 所述基于所述任务卸载请求建立为车辆进行车联网资源调配的资源调配模型，包括： 基于所述任务卸载请求、车辆可用资源、无人机可用资源、车辆与无人机上行链路的传输速率以及车辆自身链路的传输速率建立为车辆进行车联网资源调配的资源调配模型； 所述资源调配模型为： ； 其中，为所述资源调配模型；是所述车辆与无人机上行链路的传输速率；是所述车辆自身链路的传输速率；所述任务卸载请求用表示，其中分别为所述任务所需要的计算资源量，所述任务所需要的数据量，所述任务所能容忍的最大延迟；表示无人机的序号；表示无人机的可用计算资源；表示无人机会给所述车辆分配的计算资源的比例；所述车辆可用资源包括所述车辆所具有的计算资源和所述车辆所具有的缓存资源，表示所述车辆所具有的计算资源，表示所述车辆所具有的缓存资源；表示所述车辆关联模式； 所述基于强化学习方法和深度确定性策略梯度方法对所述资源调配模型进行求解，得到车辆关联最优模式和资源调配策略，包括： 基于所述资源调配模型获取优化问题函数； 所述优化问题函数为： ； 其中，表示车辆序号，Nt表示t时刻车辆的数量；F为所述优化问题函数；是车辆关联模式矩阵；是无人机计算资源的分配矩阵；是无人机缓存资源分配矩阵；是阶跃函数，当变量时值为1，否则为0；表示无人机会给所述车辆分配的缓存资源的比例；表示无人机的可用缓存资源； 基于强化学习方法对所述优化问题函数进行转换； 根据深度确定性策略梯度方法对转换后的结果进行求解，得到车辆关联最优模式和资源调配策略； 所述基于强化学习方法对所述优化问题函数进行转换，包括： 将所述优化问题函数转换成环境状态空间集合、动作决策集合以及奖励函数； 所述奖励函数为： ； 所述奖励函数用于指导无人机进行策略更新，和为两个奖励元素，其中： ； ； 所述环境状态空间集合包括车辆任务所需要的计算资源量、任务所需要的数据量、任务能容忍的最大延迟、所述车辆下一时刻的车辆位置和无人机位置； 所述动作决策集合包括车辆关联模式，以及无人机分配给相关联的车辆的计算资源比例和缓存资源比例； 所述奖励函数基于车辆任务所能容忍的最大延迟和车辆所具有缓存资源的构建。

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