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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于信息新鲜度最优的移动群智感知激励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：CN116321302B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310164209.0，技术领域涉及：H04W28/084；该发明授权一种基于信息新鲜度最优的移动群智感知激励方法是由汪秀敏;程颖设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于信息新鲜度最优的移动群智感知激励方法在说明书摘要公布了：本发明公开的一种基于信息新鲜度最优的移动群智感知激励方法，用于在预算约束范围内，激励移动用户积极参与群智感知任务，包括如下步骤：根据现实移动群智感知任务中的预算约束和成本报价进行建模，建立以信息新鲜度最优为目标的优化方程。基于逆向拍卖模型的极大值‑贪心策略选择相应的移动用户候选集，结合求得的候选集提出两种采样方式下的采样时间的分配方案。最后将用户候选集以及采样时间分配方案作为基础条件，设计满足真实性，预算可行性，个体理性的激励补偿机制。本发明提出的方法，能够在不同采样模式下，尽可能的激励移动用户参与感知任务并实现信息新鲜度最优，从而保证群智感知任务高效的完成。

本发明授权一种基于信息新鲜度最优的移动群智感知激励方法在权利要求书中公布了：1.一种基于信息新鲜度最优的移动群智感知激励方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、根据实际移动群智感知场景分别构建多对一随机抽样模型，多对多的预采样模型； S2、引入信息新鲜度，针对不同的采样模型，构建以最小化信息新鲜度最小为目标的优化方程；步骤S2具体包括： 使用Γt来表示数据在t时隙处的AoI： 式中，tk表示数据请求者要招募的移动用户集S中移动用户si产生第k次更新时的时隙，即表示是否选择移动用户si在时隙tk进行样本采集，表示对于单一采样点所有数据更新时的时隙集合，即t0＝0，用X表示采样决策的向量，即X＝xi,t|si∈S,1≤t≤T，xi,t表示是否选择移动用户si在时隙t进行样本采集；时隙t定义为自最新数据采样生成以来所经过的时间； 信息新鲜度的数据更新方式为： 定义随机抽样模型下的买方效用优化方程，用UwS表示为： 其中α表示平衡平均AoI和数据质量重要性的参数，ΓS,X表示给定更新决策向量函数，已分配采样任务的移动用户集合S,在T时间内的平均AoI： QS,X表示所有用户获得的总体数据质量，令qi为用户si采样的数据质量: S3、将移动群智感知任务的激励机制设计问题构建成逆向拍卖模型； S4、设计基于逆向拍卖模型的极大值-贪心算法，求解任务分配问题，得到任务场景下的获胜候选集； S5、根据获胜候选集，建立具有真实性且满足预算可行性的激励机制模型。

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