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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利融合射频能量采集的协同节能计算迁移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：CN115633033B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202211220355.2，技术领域涉及：H04L67/10；该发明授权融合射频能量采集的协同节能计算迁移方法是由陈思光;陈韬;汤蓓设计研发完成，并于2022-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合射频能量采集的协同节能计算迁移方法在说明书摘要公布了：本发明属于无线通信网络技术领域，公开了一种融合射频能量采集的协同节能计算迁移方法，通过设计了分层的雾计算辅助数据收集架构，基于对计算迁移决策、上行带宽资源分配、下行带宽资源分配及基站功率分割的联合优化考量，构建了一个最小化系统总能耗的优化问题。为有效求解该优化问题，融合惩罚函数的概念设计了新的评价指标，并提出了一种基于自适应粒子群的协同节能计算迁移算法。该算法构造了动态变化的惯性权重和线性调节的惩罚因子，可在迭代搜索过程中实时变更粒子群落的空间分布密度，以生成可容忍惩罚下的最优计算迁移策略；进一步地，为避免粒子越过探索范围，引入了速度边界限制，可降低无效解的产生概率，提升搜索有效性。

本发明授权融合射频能量采集的协同节能计算迁移方法在权利要求书中公布了：1.融合射频能量采集的协同节能计算迁移方法，其特征在于，所述方法步骤为： 步骤1、设计分层的网络模型，所述网络模型由用户层和雾节点层构成；所述用户层包括若干物联网设备，所述雾节点层包括若干个宏基站及雾节点； 步骤2、所述物联网设备每隔固定时间间隔T，随机地通过宏基站向雾节点发送计算任务请求； 步骤3、雾节点接收物联网设备的计算任务请求，并判断其产生的计算任务是否需要进行迁移处理；若判断为否，则由物联网设备进行本地计算；若判断为是，则依据能耗最小化迁移策略，雾节点为所述物联网设备分配一定的带宽资源；所述物联网设备对宏基站的发射功率进行分割处理，通过宏基站采集能量，且当计算任务处理完毕后，宏基站将处理结果发送给物联网设备； 步骤4、对能耗最小化迁移策略进行优化，构建一个最小化处理所有任务所需系统总能耗的优化问题，并对其进行最优求解，得到迁移决策，具体为： 基于无线链路传输特性，构建了一个系统总能耗最小的优化问题，旨在联合优化计算迁移决策αi、上行带宽资源占比βi、下行带宽资源占比γi和基站发射功率分割占比μi，来提升系统整体的能量使用效率，构建如下优化问题P1： 约束条件如下， Ti l+Ti u+Ti f+Ti d≤Ti max,a 0≤μi≤1,d 其中，物联网设备i∈{1，2，...，M}，Ei为完成物联网设备i任务处理的系统总能耗，Ti l为物联网设备i的本地计算时延，Ti u为物联网设备i的上行传输时延，Ti f为雾节点计算时延，Ti d为接收解码信息的下行传输时延； 优化问题P1为最小化处理完所有物联网设备计算任务的系统总能耗； 约束条件a表示完成物联网设备i计算任务的总时间不能超过其自身最大容忍延迟； 约束条件b和c分别表示分配给物联网设备的上行带宽资源和下行带宽资源不能超过信道带宽总资源； 约束条件d表示对基站发射功率的分割占比，其中μiPs用于信息解码转发，其余部分用于射频能量采集； 约束条件e表示物联网设备i任务的计算迁移决策，取值的大小为0或1，分别表示迁移处理和本地处理； 为了更好地求解系统能耗最小值，引入外罚函数的思想，构造了如下惩罚项： 其中，δ为惩罚因子，由于目标是求取系统总能耗最小，因此需设置δ＞0，η为惩罚项系数，需要满足η≥1；类似地，对于其他不等式约束条件而言，分别构造以下惩罚函数： 其中， 最后，原始优化问题被映射为最小化系统总能耗与惩罚项之和，所对应的优化问题P2表述如下： 基于自适应粒子群的协同节能计算迁移算法来优化问题P2。

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