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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利无线可充电传感器网络下数据采集信息年龄的优化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：CN120358506B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510849373.4，技术领域涉及：H04W16/18；该发明授权无线可充电传感器网络下数据采集信息年龄的优化方法是由王玉贵;李鹏;朱枫;王汝传;徐鹤;韩科技设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本无线可充电传感器网络下数据采集信息年龄的优化方法在说明书摘要公布了：本申请属于物联网技术与强化学习领域，公开了一种无线可充电传感器网络下数据采集的信息年龄的优化方法，首先采用带权K‑Medoids聚类算法，依据传感器节点的地理位置、电量状态和数据优先级，确定无人机的悬停点和节点的初始簇划分，然后使用深度强化学习中的双重深度Q网络（DDQN）算法进行无人机路径规划和动态调整悬停策略，以簇内平均信息年龄（AoI）和整体网络平均AoI最小化为优化目标，并通过DDQN算法的反馈机制动态调整聚类算法中的节点权重，从而实现AoI的持续优化。本申请有效降低数据采集延迟，提高信息采集实时性和网络整体性能，具有高效灵活、适应性强和可扩展性强的优点。

本发明授权无线可充电传感器网络下数据采集信息年龄的优化方法在权利要求书中公布了：1.一种无线可充电传感器网络下数据采集信息年龄的优化方法，其特征在于：所述无线可充电传感器网络下数据采集信息年龄的优化方法具体包括如下步骤： 步骤1、构建网络架构：网络架构为无人机无线充电网络，包括多个传感器节点和一个数据中心，无人机从数据中心出发，执行数据采集与无线充电任务，并在任务结束后返回数据中心； 步骤2、初始的悬停点选择：采用带权K-Medoids聚类算法，将无人机无线充电网络中的传感器节点划分为多个簇，并以每个簇的中心点作为无人机的初始的悬停点，最终确定无人机的悬停点布局和节点划分结果； 步骤3、以步骤2确定的无人机的悬停点的布局和节点划分结果作为初始布局，利用双重深度网络强化学习算法动态优化无人机的数据采集路径、初始的悬停点访问顺序以及悬停时间，实现无人机对各簇节点的数据采集与充电任务； 步骤4、在每次充电任务执行后，根据双重深度网络强化学习算法的反馈结果动态调整带权K-Medoids聚类算法中节点的权重，使带权K-Medoids聚类算法中传感器节点的权重与传感器节点当前的信息年龄成正比，实现簇内平均信息年龄和无人机无线充电网络整体平均信息年龄的动态优化； 步骤5、重复执行步骤3和步骤4，持续进行无人机数据采集与充电任务，直至无人机无线充电网络的平均信息年龄达到稳定的优化状态或达到预设的最大优化迭代次数，其中，所述步骤2采用带权K-Medoids聚类算法确定无人机的初始的悬停点布局和节点划分结果具体包括如下步骤： 步骤2.1、初始化网络参数：设定无人机的覆盖半径为，无人机无线充电网络中共有个传感器节点，每个所述传感器节点包括初始地理位置、电量状态和数据采集优先级，个传感器节点划分为个簇，每个簇内包含一组传感器节点，第个簇中的传感器节点表示为：，，簇的中心点为初始的悬停点HP，记为：； 步骤2.2、计算初始权重：根据传感器节点的初始地理位置、电量状态和数据采集优先级的信息计算传感器节点的权重： ， 其中，为数据采集优先级，为传感器节点初始化的电量状态，和为权重调整系数，为第个传感器节点； 步骤2.3、根据传感器节点的权重，使用带权K-Medoids算法进行初始节点聚类划分，最小化加权聚类损失函数： ， 其中：为传感器节点和悬停点的欧几里得距离，为当前第k个簇中所有被分配到初始的悬停点Hk的节点集合； 步骤2.4、初始的悬停点HP位置确定：通过带权K-Medoids算法确定每个簇的中心点作为无人机的初始的悬停点HP； 步骤2.5、覆盖范围与重叠判断：以给定无人机的覆盖半径R设定每个初始的悬停点HP的覆盖范围，并识别出各初始的悬停点HP之间的重叠区域，对于重叠覆盖的传感器节点，无人机无线充电网络根据重叠覆盖的传感器节点的节点属性计算归属评分，采用如下归属判定函数进行分配: ， 其中，表示传感器节点归属初始的悬停点的评分，为当前第k个簇中所有被分配到初始的悬停点的节点集合，为调节因子，表示传感器节点的当前剩余电量，表示传感器节点的数据采集优先级，表示节点集合中所有节点的电量总和，表示节点集合中所有节点的数据采集优先级总和，将每个重叠节点分配给评分最高的初始的悬停点HP，确保每个传感器节点仅归属于一个初始的悬停点HP，防止多重调度或任务冲突； 步骤2.6、输出悬停点方案：最终确定无人机的悬停点布局和节点划分结果。

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