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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于协同计算的无人机群侦算力调度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：CN120050713B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510113472.6，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权一种基于协同计算的无人机群侦算力调度方法是由洪晖杰;段宇轩;鲍彦宇;杨智荞;吴欣珈;林晓勇;史宏逵;孙晓玲设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于协同计算的无人机群侦算力调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于协同计算的无人机群侦算力调度方法，该方法针对如何在不依赖于地面移动基站和云计算服务器情况下实现协同侦测过程中信息互通和集群资源全面协同分配的问题，建立集群信息协同模型和组建集群协同计算联盟，通过无人机间相互通信，合理协调集群侦测和计算资源，并实现集群侦算力最优方法。本发明包括系统在侦测拓扑优化层中基于任务搜索向量，优化无人机侦测位置，在资源优化层中系统交替任务卸载比例和计算资源分配比例给出当前侦测拓扑下的侦算力，系统根据侦算力的反馈，不断优化侦测拓扑优化层和资源分配优化层，最后得到集群最优的侦测拓扑和资源分配方案，实现高效侦测。

本发明授权一种基于协同计算的无人机群侦算力调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于协同计算的无人机群侦算力调度方法，其特征在于，包括： S1、基于初始先验信息建立自适应栅格地图，获取任务搜索向量 其中，j表示无人机编号，i表示栅格编号；为栅格目标存在概率，表示无人机j侦测到栅格gi存在目标的可能性大小，栅格不确定度表示无人机j侦测到栅格gi的不确定情况； 自适应栅格化地图G＝{g1,g2,…,gi}：根据侦测权重划分任务区域为栅格大小不一的栅格地图，将目标区域划分成四个栅格，栅格侦测权重表示为： 其中，表示栅格内目标侦测重要程度，表示地形复杂度，αw,βw为相应的系数，将权重超过阈值Wth的栅格进一步划分为四个子栅格，重复上述过程，直到无法继续划分； 栅格目标存在概率：初始栅格目标存在概率由栅格侦测权重Wi归一化得： 其中，η表示先验信息准确度，η∈[0,1]； 栅格不确定度定义为该栅格内目标存在概率的信息熵： S2、分析无人机侦测向量组成，包括无人机侦测范围、无人机概率侦测模型，任务搜索向量更新模型，并建立无人机集群信息协同模型； S3、分析无人机计算向量组成，包括无人机协同计算属性，集群协同计算联盟，任务卸载比例矩阵和计算资源分配矩阵； S4、分析群侦算力的组成，包括集群侦测力和集群任务完成时延，得到群侦算力的计算方法； S5、以最大化群侦算力为目标，建立系统优化模型，通过侦测机群智能优化算法，联合优化无人机集群侦测位置和集群资源分配； 其中步骤S4的具体步骤如下： a群侦算力计算方法：群侦算力主要由集群侦测力和集群任务完成时延组成，下面依次结果各个部分的计算方法； b集群侦测力:集群侦测力与任务区域的不确定度的变化以及侦测到目标数量有关，表示为： 其中，μ表示不确定度变化的权重因子，nF表示集群侦测到目标数量，ng表示任务区域的栅格数量，Ο表示任务区域初始不确定度，表示任务区域每个栅格的初始不确定度，Ο'表示完成侦测后任务区域的不确定度，表示完成侦测后任务区域每个栅格的不确定度； c集群任务完成时延模型： 集群任务完成时延主要由各子任务的本地计算时延和协同计算时延组成，下面依次介绍各个时延的计算方法： 任务i的本地计算时延： 式中，λi,i表示无人机i将任务i计算量Ci卸载给自身的卸载比例，表示无人机i将自身剩余计算力fi分配给自身的分配比例， 式中，φi表示计算任务i的1bit数据所需的CPU周期，Ii表示任务i的数据量，表示栅格gk的面积，且gk∈vgi，表示无人机i可视栅格集合vgi的总面积，表示vgi中栅格数量，datas表示无人机侦测一次所产生的数据量，表示无人机i对栅格gk的侦测次数； 任务i的协同计算时延包括子任务的传输时延和子任务的计算时延： 通信速率Ratei,j由公式14计算： 其中，表示无人机i将带宽平均分配给任务i联盟内所有协同无人机，表示无人机i的发射功率，N0为噪声功率谱密度，g0为参考距离的信道功率增益，di,j表示无人机i与联盟内协同无人机j的距离；当di,j→0时，Ratei,j→∞，然而这种情况在实际中不可能会发生；考虑到无人机无限接近会产生碰撞等安全事故，所有无人机的悬停距离应当大于一定阈值dsafe，因此，任务i完成时延： ＝maxtloc,i,tcol,i15 所有任务采用并行计算方式，因此总任务完成时延T： T＝maxt16。

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