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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种无人机边缘联邦网络任务调度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：CN120786469B 。

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：202511296613.9，技术领域涉及：H04W28/02；该发明授权一种无人机边缘联邦网络任务调度与资源分配方法是由侯文静;文红;吴禹辉;姚瑞祥;马文迪;孙凡设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机边缘联邦网络任务调度与资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无人机边缘联邦网络任务调度与资源分配方法，涉及人工智能、无线通信和无人机边缘计算技术领域。该方法通过聚类算法可以根据地面终端设备的特征信息动态聚类，通过聚类减少状态空间复杂度，为无人机位置的初始化和动态更新提供依据。此外还结合了注意力机制、优先经验回放和自适应噪声调整形成了改进的TD3深度强化学习算法，可以更快地找到较优策略并提升系统在复杂任务环境中的调度效率和资源分配能力。通过上述方法，本发明能够智能感知网络状态、任务优先级以及无人机资源状况，有效提高了无人机服务覆盖率和资源利用效率，提升了网络任务处理效率，使得在任务调度和资源分配过程中，能够有效应对不同网络环境的变化。

本发明授权一种无人机边缘联邦网络任务调度与资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种无人机边缘联邦网络任务调度与资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：初始化无人机边缘联邦网络系统模型，包括网络模型、通信模型、计算模型及时延能耗模型；设置系统中包含1架领航无人机、跟随无人机和个地面终端设备，其中每架无人机配备边缘计算服务器，用于为覆盖区域内的终端设备提供计算和通信服务；终端设备通过无线信道与无人机进行通信，并将本地模型参数上传至无人机进行模型聚合； 初始化TD3算法的演员网络、第一评论家网络、第二评论家网络，以及目标演员网络、第一目标评论家网络、第二目标评论家网络，并构建优先经验回放池； S2：利用K-means++聚类算法对地面终端设备进行动态聚类，生成设备簇的聚合特征及无人机初始悬停位置； S3：构建强化学习状态空间与动作空间；其中状态空间包括无人机位置、能量状态及信道信息，动作空间包括参数上传节点选择、无人机移动决策及资源分配比例，基于无人机总时延和总能耗的联合优化定义奖励函数； S4：通过改进TD3算法生成动作策略；演员网络在动作生成过程中，对当前状态嵌入注意力机制，然后演员网络根据嵌入注意力机制后的状态输出动作，基于自适应高斯强度对动作添加高斯噪声，得到最终执行的动作并执行，观察环境反馈，得到下一状态、奖励以及是否到达终止状态的判断，将经验数据存入经验回放池，并计算该经验的TD误差作为优先级信息，根据优先级采样一批经验数据；其中经验数据包括当前状态、执行动作、奖励以及下一状态； S5：更新第一评论家网络、第二评论家网络、演员网络及目标演员网络、第一目标评论家网络、第二目标评论家网络参数，结合损失函数与软更新机制优化网络性能； S6：依据步骤S2中所述K-means++聚类算法操作进行周期性触发K-means++聚类算法更新设备簇质心，动态调整无人机悬停位置至新质心或邻近位置； S7：循环迭代执行S3至S6，优化任务调度与资源分配策略，动态调整无人机的飞行轨迹、信道分配和计算资源，最小化无人机边缘联邦网络系统总时延和能耗。

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