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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种面向智能反射面辅助的车联网安全计算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：CN120018118B 。

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：202510476756.1，技术领域涉及：H04W12/03；该发明授权一种面向智能反射面辅助的车联网安全计算卸载方法是由李轩;王启凡;周天清;严利鑫设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向智能反射面辅助的车联网安全计算卸载方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向智能反射面辅助的车联网安全计算卸载方法，该方法包括：获取车联网中的车辆基础信息，根据车辆基础信息构建网络系统，并在网络系统的约束下构建优化问题；根据优化问题得到初始解，并将初始解定义为初始种群，采用群智能优化算法对初始种群进行搜索得到目标种群，并输出目标种群中全局最优个体的位置；根据全局最优个体的位置，进行安全计算和效率优化配置。本发明支持多步卸载策略，充分考虑智能反射面的选择和角度调节，能够在满足传输速率、车辆时延、安全漏洞成本等多项约束的情况下，实现所有车辆本地总能耗的最小化，优化车联网系统的整体性能。

本发明授权一种面向智能反射面辅助的车联网安全计算卸载方法在权利要求书中公布了：1.一种面向智能反射面辅助的车联网安全计算卸载方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：获取车联网的车辆基础信息并构建网络系统，网络系统包括通信模型、计算模型以及安全模型；对网络系统基于约束构建优化问题； 步骤S2：获取优化问题的初始解，并将初始解定义为初始种群，采用群智能优化算法SIOVS对初始种群进行搜索得到目标种群，并获取目标种群中的全局最优解；具体为： 首先初始化种群及确定历史最优和最差个体；然后生成权重因子应用到搜索解的过程中；在生产者更新阶段，进行指数衰减探索，更新生产者位置； 其次，进行高斯扰动，进一步更新生产者位置；在跟随者更新阶段，对于每个跟随者个体，生成随机扰动向量;如果跟随者的索引超过种群的一半，则使用高斯扰动和指数衰减，更新位置，否则，使用相对于领导者和随机扰动向量的更新，调整跟随者位置；然后依次重复执行生产者，跟随者与历史最优和最差个体的更新；最终获取全局最优解； 步骤S3：根据全局最优解对优化车联网的网络系统配置； 步骤S1中对网络系统基于约束构建优化问题，具体为： ； 其中，分别表示基于约束的优化问题参数，具体表示为： ； 此外，分别表示不同的约束条件；表示车辆的任务执行时间不能超过其最后期限；表示车辆的总安全破坏成本不能超过其最大可接受成本；和表明一个车辆只能与一个设施关联，设施包括云端CS侧单元RSU；表示车辆的任务经过只能选择一种加密算法；和表示车辆通过IRS只能选择一个子信道；表示了车辆的发射功率下界和上界；表示卸载部分和均大于等于，但小于等于车辆的任务的数据大小，同时，必须小于等于；和表示车辆只能选择一个IRS进行关联；表示在智能反射面IRS反射表面中的元素的角度范围，表示预设的极小值参数。

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