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龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利基于Transformer双联邦学习的车联网资源切片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：CN119421246B 。

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：202411733222.4，技术领域涉及：H04W72/044；该发明授权基于Transformer双联邦学习的车联网资源切片方法是由严茂槐;沈航;王天荆设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer双联邦学习的车联网资源切片方法在说明书摘要公布了：一种基于Transformer双联邦学习的车联网资源切片方法，在车联网系统中，基站的物理资源被抽象为一个虚拟资源池，由控制器进行管理；根据各基站反馈的终端请求信息，控制器调整切片资源分配。控制器是双层控制器结构；云端的集中式控制器集成有全局模型，它包括全局流量预测模型和全局资源切片决策模型；集中式控制器通过全局模型进行基站资源切片；边缘侧的与邻近基站相连的本地控制器集成有本地模型，它包括本地流量预测模型、切片窗口优化器和本地资源切片决策模型；本地控制器通过本地模型做出资源切片决策；切片步骤包括：采用窗口自适应的切分方法切分每个基站的物理资源；通过本地模型训练和双联邦模型方法优化决策结果。

本发明授权基于Transformer双联邦学习的车联网资源切片方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer双联邦学习的车联网资源切片方法，其特征在于，包括：控制器管理基站的物理资源；根据各基站反馈的终端请求信息，控制器调整切片资源分配； 每个基站上的物理资源块RB被虚拟化为多个切片和一个资源共享区域，当某一切片的资源不足时，共享区的资源被临时占用； 所述控制器是双层控制器结构，双层控制器中的集中式控制器和本地控制器分别部署在云端和边缘侧； 集中式控制器集成有全局模型，它包括全局流量预测模型和全局资源切片决策模型；集中式控制器通过全局模型进行基站资源切片； 与邻近基站相连的本地控制器集成有本地模型，它包括本地流量预测模型、切片窗口优化器和本地资源切片决策模型；本地控制器通过本地模型做出资源切片决策； 切片步骤包括： 一采用窗口自适应的切分方法切分每个基站的物理资源，用软性指标来度量切片隔离质量，把切片隔离质量最大化问题建模为一个切片窗口调节、资源切片和资源共享区设置的联合优化问题， 二通过本地模型训练和双联邦模型训练方法优化决策结果；所述双联邦模型训练方法包括面向流量预测的联邦模型训练方法和预测增强的联邦资源切片决策模型训练方法。

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南京工业大学，其通讯地址为：211816 江苏省南京市江北新区浦珠南路30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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