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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利面向V2V和V2I联合系统的拓扑链路感知任务协同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：CN119545431B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411456176.8，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权面向V2V和V2I联合系统的拓扑链路感知任务协同卸载方法是由唐会军;杜明;赵治栋设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向V2V和V2I联合系统的拓扑链路感知任务协同卸载方法在说明书摘要公布了：本发明公开了面向V2V和V2I联合系统的拓扑链路感知任务协同卸载方法。将V2I和V2V联合系统模型中顺序子任务的延迟最小化问题表述为路径优化问题并建模为马尔可夫决策过程，获得时间窗口下最优卸载方案选择的动作，进而获取执行任务过程，再对执行任务过程划分时间窗口，计算当前脉冲参数下各时间窗口内的任务计算量，然后对其进行高斯拟合，得到高斯曲线；再对高斯曲线参数进行拟合，预测其他脉冲参数下时间窗口任务计算量。结合TLCO和STW，本发明实现了对V2V和V2I系统在不同时间片上的计算工作量的高效预测，能够为卸载决策提供优化依据，减少计算延迟和通信开销。

本发明授权面向V2V和V2I联合系统的拓扑链路感知任务协同卸载方法在权利要求书中公布了：1.面向V2V和V2I联合系统的拓扑链路感知任务协同卸载方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：获取车联网数据，所述车联网数据包括车辆和智能路侧设备RSU的数据传输速率、任务计算能力和拓扑链路的连接模式，以及车辆的任务数据量、任务计算工作量、坐标位置、速度和任务初始时间； 步骤2：建立一个V2I和V2V联合系统模型，将该V2I和V2V联合系统模型中顺序子任务的延迟最小化问题表述为路径优化问题； 步骤3：将路径优化问题建模为马尔可夫决策过程，并利用深度双重Q网络DDQN来解决优化问题，进而获得时间窗口下最优卸载方案选择的动作； 步骤4：根据步骤3时间窗口下最优卸载方案选择的动作，获取执行任务过程，再对执行任务过程划分时间窗口，每个窗口相同大小且固定，计算各时间窗口内的任务计算量；对当前脉冲参数下时间窗口任务计算量进行高斯拟合，得到高斯曲线；再对高斯曲线参数进行拟合，预测其他脉冲参数下高斯曲线参数，通过重构高斯曲线对其他脉冲参数下时间窗口任务计算量进行预测。

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