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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种中继辅助MEC架构下的计算卸载与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：CN119299396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411269893.X，技术领域涉及：H04L47/762；该发明授权一种中继辅助MEC架构下的计算卸载与资源分配方法是由李正权;占慧芳设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种中继辅助MEC架构下的计算卸载与资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种中继辅助MEC架构下的计算卸载与资源分配方法，属于无线通信及计算资源管理技术领域。本发明通过引入中继设备，提供多种任务处理模式，包括本地执行、中继卸载和边缘计算，为了从用户角度最大限度地降低执行成本，提出了任务划分策略、计算资源分配策略、中继选择策略和上行频谱分配策略的联合优化方法，能够在保证服务质量的同时，减少网络拥塞，提升用户体验；为了求解联合优化问题，利用块坐标下降、重构线性化技术和凸优化方法，具有较快的收敛速度和较低的计算复杂度，而中继辅助MEC架构和优化方法可以适应不同类型的智能设备和应用场景，具有广泛的适用性和灵活性，满足未来移动边缘计算发展的需求。

本发明授权一种中继辅助MEC架构下的计算卸载与资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种中继辅助MEC架构下的计算卸载与资源分配方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：构建中继辅助MEC系统模型，定义中继设备、智能设备和边缘服务器的功能和任务处理模式； 步骤2：将所述中继辅助MEC系统模型中任务划分策略、计算资源分配策略、中继选择策略和上行频谱分配策略联合公式化，形成联合优化问题，所述联合优化问题的目标是最小化系统执行成本，同时保证服务质量； 步骤3：设计初步求解方法，采用块坐标下降方法，将所述联合优化问题分解为多个子问题，每个子问题分别优化任务划分策略、计算资源分配策略、中继选择策略和上行频谱分配策略； 步骤4：对初步求解结果进行进一步优化，利用重构线性化技术将非凸问题近似为凸优化问题，并应用凸优化方法求解； 所述步骤1包括： 利用决策矩阵去描述第i个智能设备与第j个中继设备的关联关系，其中xi，j∈{0，1}是二进制选择变量，xi，j＝1表示第i个智能设备选择第j个中继设备作为中继，而xi，j＝0则表示第i个智能设备和第j个中继设备无匹配关系，根据中继选择的一般物理含义，选择变量xi，j的限制条件如下所示： 由于系统采用部分卸载模型，将任务划分成三个部分：本地计算、中继卸载和边缘卸载： 其中，和分别描述分配给本地计算、中继卸载和边缘卸载的计算比特数目，Li表示本次计算任务的总数据量； 对于第i个智能设备来说，时延分成本地计算、中继卸载和边缘卸载三个部分，用表示；对于中继设备和基站来说，卸载阶段分为传输和计算两种状态，用表示；通信过程被划分为两个阶段，分别对应了两种传输时延，其中第一阶段为第i个智能设备在时隙内将的卸载数据发送给所选择的第j个中继设备，第二个阶段为在时隙内第j个中继设备将接收到的数据转发到MEC服务器；用hi，j表示子信道的功率增益，Bi是第i个智能设备被分配给第j个中继设备的子信道带宽，pi，j是第i个智能设备的发射功率，而Ni，j是噪声功率；如果用αi表示第i个智能设备的上行传输子带宽占总带宽的比例，则Bi＝Bαi，αi∈{0，1}，∑iαi≤1，B表示总带宽； 为了在最大可容忍时延T内完成分配的任务，本地计算和中继卸载过程的时间限制为： 其中Ci为每bit要求的CPU循环数，和代表第i个智能设备和第j个中继设备分别为分配的任务服务的CPU频率，分别满足和和分别表示智能设备和中继设备可以分配给任务的最大计算能力，表示中继计算的时延； 与第j个中继设备相关联的第i个智能设备用于本地计算和任务卸载的总能耗表示为： 其中，是每个CPU周期的功耗，κi是取决于芯片架构能量消耗系数，Ecomm表示第一个传输阶段中任务卸载到中继的能量消耗，Ecomp表示智能设备为完成本地计算任务需要消耗的能量。

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