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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于分块流量预测的无人机辅助任务卸载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：CN119907047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510112286.0，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权一种基于分块流量预测的无人机辅助任务卸载方法是由吕浩龙;赵海;刘雨衡;迟懿文;安宸设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分块流量预测的无人机辅助任务卸载方法在说明书摘要公布了：本发明属于任务卸载技术领域，公开一种基于分块流量预测的无人机辅助任务卸载方法。为了同时解决用户分布频繁变化导致的无人机部署与任务卸载问题，设计分块流量预测模块、任务卸载模块和无人机轨迹优化模块。输入当前时隙的用户分布时序信息获取预测到的未来用户分布信息；根据当前任务、用户和无人机的相关参数制定最佳卸载决策来最小化用户的延迟与能耗；使用多智能体强化学习算法并在分块流量预测模块、任务卸载模块基础上搭建环境，然后收集环境参数数据进行训练以便获取无人机部署方案优化无人机的飞行轨迹。本发明所提出的方法在用户分布频繁变化的场景中既解决了任务卸载决策制定问题，同时也解决了无人及部署难题，优于其他现有方法。

本发明授权一种基于分块流量预测的无人机辅助任务卸载方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分块流量预测的无人机辅助任务卸载系统，其特征在于，主要由分块流量预测模块、任务卸载模块和无人机轨迹优化模块三部分组成； 所述分块流量预测模块将目标区域划分成等大小的多块子区域，并分别统计各块子区域的流量数据，通过时序预测算法得到未来各块子区域的流量信息；所述子区域的流量信息用于无人机轨迹优化模块作为强化学习环境的状态； 所述任务卸载模块，根据场景的用户分布动态变化的特点将任务的平均延迟与平均能耗的加权和定义为系统的效用，以此作为评价指标，并将整个卸载问题建模为一个优化问题，设计任务卸载决策算法求解优化问题； 所述无人机轨迹优化模块使用多智能体强化学习算法，在分块流量预测模块、任务卸载模块两个模块基础上搭建环境，收集环境参数数据，对强化学习模型进行训练获取无人机部署方案，从而优化无人机的飞行轨迹； 所述分块流量预测模块中得到的未来用户流量数据，在所述无人机轨迹优化模块中以块为单位对预测到的时序数据进行取均值操作，将其作为强化学习环境的系统状态； 所述任务卸载模块的内容，在强化学习环境运行过程中求解卸载决策并将对应的系统效用作为指标验证算法的学习效果； 根据奖励共享机制，将智能体的奖励定义为全局覆盖率之和，即，其中是时隙内用户的总数量；其中的代表被无人机覆盖的用户数量；其中的代表被无人机覆盖的用户数量将无人机下一时隙的目标部署位置编码为one-hot向量，以其作为无人机的动作，在无人机飞向下一目标的过程中持续为用户提供服务。

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