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龙图腾网获悉西安电子科技大学;广州链融信息技术有限公司申请的专利基于在线学习的用户关联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：CN116133140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310074158.2，技术领域涉及：H04W72/53；该发明授权基于在线学习的用户关联方法是由冯杰;付俊琦;赵俊;刘雷;裴庆祺设计研发完成，并于2023-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于在线学习的用户关联方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于在线学习的用户关联方法，包括：定义并初始化基站和VR用户的各项数据；根据t‑1时刻基站m与用户u的关联次数gm,ut‑1计算并更新t时刻置信上界的估值根据分配t时刻基站m为用户u选择的最优压缩比基站m到用户u所需的最优传输时间以及基站m为用户u分配的最优GPU时钟频率根据计算t时刻与用户u相关联的基站mu,t*，并计算用户关联At；计算更新t+1时刻存储在基站m对应的MEC服务器中的数据量Qmt+1；更新t时刻基站m与用户u的关联次数gm,ut；按照上述步骤进行迭代更新，以实现基于在线学习的动态用户关联。该方法实现了通信和计算延迟之间的平衡，降低了算法的计算复杂度，且具有良好的收敛性。

本发明授权基于在线学习的用户关联方法在权利要求书中公布了：1.一种基于在线学习的用户关联方法，其特征在于，包括： 步骤1：定义并初始化基站和VR用户的各项数据，包括设置循环变量基站m和用户u、总时隙T以及各基站数据量Qt＝{Q1t,Q2t,...,QMt}，其中t为时隙索引且设置t＝1，并初始化基站m与用户u的关联次数gm,u-1； 步骤2：根据t-1时刻基站m与用户u的关联次数gm,ut-1计算并更新t时刻置信上界的估值 步骤3：根据分配t时刻基站m为用户u选择的最优压缩比基站m到用户u所需的最优传输时间以及基站m为用户u分配的最优GPU时钟频率 步骤4：根据计算t时刻与用户u相关联的基站mu,t*，并计算用户关联At＝{a1,1t,a1,2t,…,aM,Ut}；其中，U为VR用户的总数，M为基站的总数，am,ut表示用户u连接到基站m上； 步骤5：计算更新t+1时刻存储在基站m对应的MEC服务器中的数据量Qmt+1； 步骤6：更新t时刻基站m与用户u的关联次数gm,ut并令t＝t+1； 步骤7：按照步骤2-6的操作进行迭代更新，以实现基于在线学习的动态用户关联。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安电子科技大学;广州链融信息技术有限公司，其通讯地址为：710071 陕西省西安市太白南路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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