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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种面向空天地一体化网络的无人机轨迹优化和任务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：CN119907048B 。

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：202510113388.4，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权一种面向空天地一体化网络的无人机轨迹优化和任务卸载方法是由毕远国;张天旭;刘雨衡;刘羽霏;樊彦伯设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向空天地一体化网络的无人机轨迹优化和任务卸载方法在说明书摘要公布了：本发明属于空天地一体化网络技术领域，公开一种面向空天地一体化网络的无人机轨迹优化和任务卸载方法。旨在优化空天地一体化网络中的任务卸载效率，重点关注能耗和时延的优化，提出的方法综合考虑空天地一体化网络的各种情况，将解耦通信方式考虑其中，减小服务中断影响。构建优化模型，目的是最小化时延与能耗加权和。为提高空天地一体化网络中异构智能体的协同性，基于一种层次强化学习的框架，提出基于层次学习的双级Qmix算法，强化低轨卫星与无人机协同。经Pycharm平台仿真，多场景验证本发明在平均响应时延、能耗及QoS指标上优势显著，有效提升网络性能，满足用户需求。

本发明授权一种面向空天地一体化网络的无人机轨迹优化和任务卸载方法在权利要求书中公布了：1.一种面向空天地一体化网络的无人机轨迹优化和任务卸载方法，其特征在于， 建立网络模型、节点通信模型、任务卸载能耗模型和时延模型； 优化问题为完成任务的能耗以及平均时延最小；采用时序预测算法和多智能体深度强化学习算法求解优化问题，得到最佳轨迹优化和任务卸载策略； 所述任务卸载能耗模型初始化时，每个地面用户被随机分配一定数据量的计算任务，地面用户需要将任务上传由上行链路传输至UAV中，再由UAV决定是否将任务上传至LEO卫星计算或在自身中进行计算，在整个任务计算周期内，主要考虑地面用户和UAV所消耗的能量，具体分为四个方面： 1地面用户传输数据能耗：用户需将自身数据全部传输至UAV中，数据量大小为，用户上传数据的功率定义为，因此传输能耗定义为： ； 其中表示上行链路的信息传输速率; 2无人机传输数据能耗：当与同一用户建立上下行链路的UAV不同时，上行链路的UAV将数据传输至对应下行链路的UAV中，或将数据转发至LEO卫星时，其发射功率定义为，能耗为： ； 由该UAV进行计算，当任务计算完成，将结果返还给地面用户的能耗为： ； 表示无人机m需要传输的数据量大小、表示下行链路的信息传输速率、表示无人机之间或无人机与卫星之间的信息传输速率； 3无人机计算任务能耗：设定无人机需要计算任务的数据量大小为，计算速率为，计算功率为，计算任务的能耗定义为： ； 4无人机飞行能耗：UAV的飞行能耗相较于悬停能耗较大，因此主要考虑UAV的飞行能耗，UAV的飞行功率定义为，飞行能耗定义为： ； 所述时延模型主要包含任务计算时延以及信息传输时延两部分，其中任务计算时延涉及无人机计算时延以及卫星计算时延，二者定义为：和，信息传输的时延分为上行时延、下行时延以及在无人机之间和无人机与卫星之间的传输时延，定义为： ； ； ； ； 其中，表示地面用户上传任务量大小、表示无人机下传数据量大小、表示无人机之间传输数据量大小、表示无人机向低轨卫星传输数据量大小； 因此，每个任务计算完成的周期时延定义为： ； 所述优化问题具体为： 通过优化UAV的飞行轨迹以及卸载决策变量，得到以最小化系统任务总能耗和平均时延加权和为目标的计算卸载约束优化问题，同时确保通信资源约束、计算资源约束、LEO卫星覆盖范围约束以及任务的最大可容忍时延约束；优化问题如下： ； 约束条件为： C1:； C2:； C3:； C4:； C5:； C6:； C7:； 其中，约束C1表示UAV任一时刻的功率不能超过其最大功率；约束C2表示UAV电池容量限制，约束C3表示无人机最大覆盖范围限制，约束C4表示任务计算容忍延迟，约束C5表示每一个用户只与一个UAV建立上行或下行连接，约束C6表示UAV飞行速度限制，约束C7表示用户和UAV的瞬时功耗限制； 将确定的优化问题建模为一个部分可观测马尔可夫决策过程POMDP，简化MDP，将其转化为一个无模型的过程；状态空间、动作空间和奖励函数定义如下； 1状态空间：状态空间包括影响智能体决策的所有网络因素，表示为，包括UAV、LEO、地面用户的位置坐标，任务量大小，以及能耗； 2动作空间：分别是UAV飞行的动作以及与地面用户建立连接的动作，在时隙t的动作空间表示为； 3奖励函数：旨在实现目标函数的最小化，将其作为奖励函数，定义为：。

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