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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利车联网中数字孪生体的构建和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：CN119012390B 。

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：202411091394.6，技术领域涉及：H04W72/50；该发明授权车联网中数字孪生体的构建和资源分配方法是由唐伦;易延周;黄琼;陈前斌设计研发完成，并于2024-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本车联网中数字孪生体的构建和资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种车联网中数字孪生体的构建和资源分配方法，属于车联网技术领域。该方法在于：提出一种基于群体学习的精确数字孪生构建方案，构建精确数字孪生体；基于所构建的数字孪生体，通过任务划分协同处理机制将车辆的计算任务部分卸载至路侧单元或资源空闲车辆进行处理；联合优化系统性能、卸载决策以及辅助车辆和路侧单元的计算资源，使数字孪生辅助边缘计算系统服务于车载计算任务处理的总时延和计算能耗加权总和最小；通过数字孪生辅助的多智能体分类的近端优化策略算法来求解所建立的联合优化问题，获得最优卸载决策。本发明能够实现对车联网中数字孪生体同步时延和任务卸载的优化，进而提升系统整体性能。

本发明授权车联网中数字孪生体的构建和资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种车联网中数字孪生体的构建和资源分配方法，其特征在于：提出一种基于群体学习的精确数字孪生构建方案，利用分布式学习算法预测数据上传频率和路侧单元处的等待时间情况，解决数据偏差和不同步，以得到精确数字孪生体； 基于所构建的数字孪生体，通过任务划分协同处理机制将车辆的计算任务部分卸载至路侧单元或资源空闲车辆进行处理；任务划分协同处理机制包括： 任务车辆产生计算任务，通过无线链路向部署在基站的控制中心发送服务请求； 控制中心接收到任务请求后，数字孪生层中的决策模型决定关联因子的值以做出卸载决策；所述卸载决策包括本地计算和卸载节点辅助计算； 根据卸载决策确定所有任务车辆服务请求的全局系统时延，以及服务请求的全局能耗； 所述关联因子包括任务车辆k和辅助车辆j之间的关联因子αk,j以及任务车辆k和路侧单元u之间的关联因子αk,u；根据所述关联因子，卸载决策包括： 1αk,j＝0且αk,u＝0时，在任务车辆本地处理； 2αk,j＝0且αk,u＝1时，卸载部分任务至路侧单元辅助并行处理； 3αk,j＝1且αk,u＝0时，卸载部分任务至辅助车辆辅助并行处理； 其中，卸载至路侧单元或辅助车辆的任务量表示为：Zk'n＝[1-ρn]Dkn，ρn表示任务划分因子，0ρn1，Dkn表示计算任务的数据大小； 建立联合优化问题，联合优化系统性能、卸载决策以及辅助车辆和路侧单元的计算资源，使数字孪生辅助边缘计算系统服务于车载计算任务处理的总时延和计算能耗加权总和最小；所建立的联合优化问题表示为： C100≤ρn≤1 C11||ak,jn||≤amax,||vk,jn||≤vmax 式中，δ1和δ2表示全局系统时延与全局能耗的加权和参数；U表示路侧单元总数，J表示辅助车辆总数，表示允许的最大时延，表示处理任务车辆k上的计算任务所需的能耗最大值，表示控制中心边缘服务器分配给数字孪生层的计算资源最大值，ak,j、vk,j分别表示车辆的加速度和速度，amax、vmax分别表示加速度和速度的最大值；表示任务车辆k的本地计算资源大小，ρ表示任务比例划分因子，ak,jn表示卸载关联系数，amax表示车辆最大加速度，vk,jn表示任务车辆和辅助车辆的速度，vmax表示车辆最大加速度，wrn和wsn表示两辆不同车辆的位置信息，dmin表示车辆最小的安全距离，表示任务车辆k的最大计算能力，表示路侧单元u的最大计算能力，表示辅助车辆j的最大计算能力； 通过数字孪生辅助的多智能体分类的近端优化策略算法来求解所建立的联合优化问题，获得最优卸载决策。

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