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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利无人机辅助的计算卸载方法、系统与计算机存储介质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：CN119883405B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411924603.0，技术领域涉及：G06F9/445；该发明授权无人机辅助的计算卸载方法、系统与计算机存储介质是由张宇明;权伟;郭瑞彬;刘明远;张宏科;杨文硕;罗延;陈昌俊;潘帅豪;王金法设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机辅助的计算卸载方法、系统与计算机存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种无人机辅助的计算卸载方法、系统及计算机存储介质，属于基于无人机的边缘计算领域。所述方法包括：建立无人机辅助的计算卸载模型，所述模型包括物联网设备层、边缘层和云层；在所述无人机辅助的计算卸载模型中，采用表示在时隙t内是否由无人机u为物联网设备k提供服务；建立本地物联网设备计算场景、无人机辅助边缘计算场景和云‑边‑端计算场景；以最小化所有任务的延迟和能耗的加权总和为目标，得到最适合为物联网设备服务的无人机，并由无人机计算出最佳计算卸载场景；在最佳卸载场景处，完成计算卸载。本发明降低了网络计算任务卸载时的能量消耗速度，并保证相关计算任务的延迟需求得到有效满足。

本发明授权无人机辅助的计算卸载方法、系统与计算机存储介质在权利要求书中公布了：1.一种无人机辅助的计算卸载方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤S1，建立无人机辅助的计算卸载模型，所述模型包括物联网设备层、边缘层和云层；其中， 在物联网设备层包括若干不同电池电量的物联网设备，且物联网设备是不可移动的，用表示，在时隙t内，物联网设备k持续生成计算任务，由如下公式表达：，并向无人机报告计算请求；任务m的大小由表示； 所述边缘层包括一组无人机，用表示，为物联网设备提供通信中继和在途计算；所述无人机上布署有边缘计算服务器，所述边缘计算服务器用于确定卸载场景并提供边缘层计算场景下的计算卸载； 所述云层包括高性能服务器、超级计算中心和或人工智能计算组群，接收来自无人机转发的物联网数据，为计算密集型任务提供高质量的服务，并通过基站将计算结果传回给无人机； 步骤S2，在所述无人机辅助的计算卸载模型中，采用表示在时隙t内是否由无人机u为物联网设备k提供服务；如果物联网设备k连接到无人机u，则有，否则； 对于无人机和物联网设备的连接，存在以下限定： i时隙t结束时没有剩余的待处理任务； ii每个物联网设备在同一时隙只能连接到一个无人机； 用公式表示为： 1 其中，U为无人机总数；表示任意值； 为了实现每个物联网设备在同一时隙只能连接到一个无人机，设无人机u的三维坐标表示为，、和是无人机u的X、Y、Z坐标；物联网设备是不可移动的，三维坐标表示为；其中，、、和是常数；且： 2 其中，是物联网设备与无人机之间的距离阈值； 如果物联网设备与无人机之间的距离超过，无人机将拒绝物联网设备访问； 步骤S3，在无人机辅助的计算卸载模型下，建立三种任务计算卸载场景，包括：本地物联网设备计算场景、无人机辅助边缘计算场景和云-边-端计算场景；且单个计算任务完全在一种场景下处理； 步骤S4，基于所建立的三种任务计算卸载场景，以最小化所有任务的延迟和能耗的加权总和为目标，联合物联网设备发射功率及任务处理参数、无人机发射功率及任务处理参数、无人机和物联网设备可用能量、待处理任务大小和可容忍延迟，得到最适合为物联网设备服务的无人机，并由无人机计算出最佳计算卸载场景；具体包括： 通过将物联网设备连接到适当的无人机完成组网并由无人机决策合适的任务卸载位置，以最小化所有任务的延迟和能耗的加权总和，用公式表示为问题： 14 其中，、和分别表示任务m是否在本地物联网设备、无人机或云端服务器处理；和分别表示本地物联网设备、无人机、云端服务器的总延迟；和分别表示本地物联网设备、无人机、云端服务器的加权能耗；表示延迟系数； 在问题中，物联网设备选择接入的无人机和任务卸载决策是相互耦合的，并将问题分解为多个无人机选择子问题P1和任务卸载决策子问题P2； 且， 所述子问题P1，通过在每个时隙t内将物联网设备连接到适当的无人机来最小化物联网设备和无人机的加权发射功率和，公式为 15 其中，表示无人机发射功率，表示物联网设备的发射功率，且在给定时隙t内保持不变；子问题P1输出结果为集合，显示确定物联网设备与无人机连接情况；是物联网设备k的重要性系数，是无人机u的重要性系数； 所述子问题P2，将同一无人机u在时隙t内执行的所有任务的能耗和延迟的加权和最小化，其公式为： 16 物联网设备聚类阶段的结果显著影响子问题P2的输入；子问题P2输出结果为、或，表示任务m是在本地物联网设备、无人机还是云端服务器处理；表示任务计算卸载场景； 所述子问题P1，采用基于模拟退火的物联网设备聚类算法进行求解；求解过程包括： 步骤S411，建立优化函数，将优化函数与子问题对齐，即 17 步骤S412，输入无人机集合U、物联网设备集合K、无人机位置和物联网设备位置； 步骤S413，随机初始化随机集合、退火温度和冷却系数α，得到初始优化函数； 步骤S414，产生新的，得到新的优化函数，并计算； 步骤S415，如果，则接收更改；否则，根据Metropolis规则，接受更改的概率由以下公式决定： 18 步骤S416，更新退火温度T1，使得最新温度；表示冷却速率； 步骤S417，判断退火温度是否降到指定的冷却阈值以下；若是，则进入步骤S418；若否，则返回步骤S415； 步骤S418，输出得到优化结果集合，确定无人机u将在时隙t内处理哪些物联网设备及其相关任务； 步骤S5，在最佳卸载场景下，完成计算卸载。

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