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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于数字孪生的车联网双时间尺度网络切片资源分配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：CN118338262B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202311112226.6，技术领域涉及：H04W4/40；该发明授权基于数字孪生的车联网双时间尺度网络切片资源分配方法是由唐伦;张鸿鹏;文雯;陈前斌设计研发完成，并于2023-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生的车联网双时间尺度网络切片资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于数字孪生的车联网双时间尺度网络切片资源分配方法，属于移动通信技术领域，构建基于数字孪生的车联网网络切片架构，实现车辆和网络资源的实时监测，为了保证数字孪生网络的保真性，将其分为感知过程的保真性、数据传输过程的保真性和信息年龄保证的保真性三部分；在保证车辆QoS条件下建立以最大化数字孪生保真性和系统频谱效率为目标的优化模型，在时间尺度上分解为两个子问题，提出TCN‑DDPG方法；在大时间尺度中，使用TCN来预测网络切片的资源需求，实现切片间的资源分配；在小时间尺度中，使用DDPG将资源块调度给车辆用户。

本发明授权基于数字孪生的车联网双时间尺度网络切片资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的车联网双时间尺度网络切片资源分配方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：构建基于数字孪生的车联网网络切片架构，通过在数字孪生服务器中构建物理实体的数字孪生体，实现车辆、基站和网络资源的实时监测； S2：将数字孪生网络分为感知过程的保真性、数据传输过程的保真性和信息年龄保证的保真性三部分，以建立高保真的数字孪生网络； S3：在保证车辆服务质量QoS条件下建立以最大化数字孪生保真性和系统频谱效率为目标的优化模型，在时间尺度上分解为两个子问题，提出基于时间卷积网络的深度确定性策略梯度TCN-DDPG资源分配方法：在大时间尺度中，使用时间卷积网络TCN来预测网络切片的资源需求，实现切片间的资源分配；在小时间尺度中，使用深度确定性策略梯度DDPG将资源块调度给车辆用户，用于决策满足各项约束且最大化数字孪生保真性和系统频谱效率的资源块分配方法； 步骤S3中所述以最大化数字孪生保真性和系统频谱效率为目标的优化模型表示为： 其中，表示资源块的分配，代表车辆发送功率，为观测频率，表示单位时间内传感器节点观测并发送观测结果至车载计算处理中心的频率；、、、为权重因子，、和分别为感知精度、平均信息年龄和系统频谱效率； 约束条件包括： 其中约束条件C1保证分配给切片的带宽不会超过总带宽，表示在第m个大时间尺度分配给切片的带宽资源，M为大时间尺度总数；约束条件C2保证观测频率f不超过观测频率最大值；约束条件C3保证车辆发射功率不超过最大值；约束条件C4保证信干噪比小于阈值；约束条件C5保证切片分配给车辆的资源块带宽和不超过分配给切片的带宽，表示资源块的分配，当切片n中第个资源块在时隙t上分配给第车辆，则=1，否则=0；约束条件C6保证任意两个切片不能同时使用同一个资源块；约束条件C7保证车辆的QoS需求；约束条件C8为资源块的分配约束； 所述在大时间尺度中，使用时间卷积网络TCN来预测网络切片的资源需求，实现切片间的资源分配，具体包括： 使用TCN预测网络切片的资源需求，输入集合为，其中表示第长时间尺度实际分配给切片的带宽资源；代表在第长时间尺度预测的切片的资源需求； 基于预测的资源需求向中央控制器申请资源，然后控制器将资源分配给切片，预测的切片资源为下一阶段，即资源调度阶段提供了基准； 对于长期的资源分配问题，目标是最小化预测值与实际值之间的均方误差MSE： 其中，表示第个大时间尺度，大时间尺度总数，得到分配给切片的带宽资源后计算出切片中的资源块数量，，B表示一个资源块的带宽； 所述在小时间尺度中，使用深度确定性策略梯度DDPG将资源块调度给车辆用户，用于决策满足各项约束且最大化数字孪生保真性和系统频谱效率的资源块分配方法，具体包括以下步骤： 步骤1：初始化评估网络、目标网络、经验回放池、样本数、批次大小、更新频率； 步骤2：通过TCN预测各个切片的资源需求，为每个切片分配带宽资源，作为当前的环境状态； 步骤3：根据状态选择动作，其中表示辆车在时刻资源块的分配；表示辆车在时刻功率的分配；执行动作并获得奖励并观察新状态，并将四元组放入经验回放池中； 步骤4：从经验回放池中随机采样个，计算目标值，并更新Critic网络； 步骤5：通过软更新的方式对Target网络进行更新； 步骤6：不断重复步骤3~5，直到获得的奖励收敛，代表找到了最优的资源块资源和功率分配方案。

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