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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种多无人机协同计算的任务卸载、资源分配与轨迹规划方法及其系统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：CN116419325B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310178099.3，技术领域涉及：H04W28/084；该发明授权一种多无人机协同计算的任务卸载、资源分配与轨迹规划方法及其系统是由张天魁;陈潮彬;刘元玮;许文俊设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多无人机协同计算的任务卸载、资源分配与轨迹规划方法及其系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种多无人机协同计算的任务卸载、资源分配与轨迹规划方法及其系统，其中方法具体包括以下子步骤：进行所有状态信息的初始化，确定目标函数；获取多无人机协同的计算任务卸载结果；根据计算任务卸载结果进行目标函数的更新，根据更新后的目标函数获取无人机计算资源分配方案；根据无人机计算资源分配方案对更新后的目标函数进行再次更新，获取无人机水平轨迹；判断是否达到最大迭代次数；若未达到最大迭代次数，则迭代次数加1，重复执行上述步骤。本申请挖掘了多无人机之间的协同能力，达到了多无人机协同的计算任务卸载、计算资源分配以及无人机飞行轨迹规划的目的。

本发明授权一种多无人机协同计算的任务卸载、资源分配与轨迹规划方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种多无人机协同计算的任务卸载、资源分配与轨迹规划方法，其特征在于，具体包括以下子步骤： 步骤S1，进行所有状态信息的初始化，确定目标函数； 步骤S2，根据目标函数获取多无人机协同的计算任务卸载结果； 步骤S3，根据计算任务卸载结果进行目标函数的更新，根据更新后的目标函数获取无人机计算资源分配方案； 步骤S4，根据无人机计算资源分配方案对更新后的目标函数进行再次更新，根据再次更新后的目标函数获取无人机水平轨迹； 步骤S5，判断是否达到最大迭代次数； 若达到最大迭代次数，则将上述得到的计算任务卸载结果、无人机计算资源分配方案以及无人机水平轨迹分别作为最佳无人机卸载结果、最佳无人机计算资源分配方案以及最佳无人机飞行轨迹进行输出； 若未达到最大迭代次数，则迭代次数加1，重复执行步骤S2-S4； 进行所有状态信息的初始化，确定目标函数包括，确定时隙n中地面终端k与无人机m的信号传输速度表示为： 其中PD表示地面终端的信号发送功率，BD表示空地通信的总带宽，K表示地面终端的数量，地面终端平均分配带宽，表示传输距离1m时地面终端间的信道增益，dkm[n]表示时隙n中地面终端k与无人机m的距离，σ2表示信道的高斯噪声功率谱密度； 假设地面终端k的位置矢量为无人机m在时隙n的位置矢量为则时隙n中地面终端k与无人机m的距离dkm[n]表示为 进行所有状态信息的初始化，确定目标函数包括还包括，确定在时隙n中无人机m与无人机ll≠m的信号传输速率表示为： 其中M表示无人机的数量，dml表示时隙n中无人机m与无人机l的距离，PA表示无人机的信号发送功率，BA表示无人机之间通信的总带宽，多个无人机均分带宽，表示传输距离1m时的无人机间的信道增益，σ2表示信道的高斯噪声功率谱密度； 利用多无人机之间地协同能力，考虑计算任务在由地面终端向无人机卸载之后，在无人机之间进行二次卸载；设地面终端k在时隙n所产生的任务数据量大小为Dk[n]，并且假设其与无人机m之间的任务卸载变量为xkm[n]，xkm[n]∈{0,1}，表示在时隙n中地面终端k的任务是否在无人机m上进行卸载计算。即xkm[n]＝1时，无人机m协助地面终端k完成任务计算，xkm[n]＝0则相反； 在二次卸载中，设无人机m协助l进行边缘计算的任务卸载变量为λlm[n]m,l∈M，并且λlm[n]∈[0,1]，表示在时隙n中从无人机l卸载至无人机m的任务比例。特别地，当l＝m时，即λmm[n]表示无人机m在再次卸载之后，留存于自身的任务比例，并且满足 设各地面终端每1bit的数据需要的CPU计算量为κ，地面终端k的CPU计算速率为fk，则在时隙n中地面终端k本地计算的时延 因此，在时隙n中，地面终端k的卸载传输时延进而在初次卸载之后，在时隙n中无人机m接收的任务数据量在时隙n中，无人机l卸载至m的传输时延其中表示在时隙n中无人机m接收的任务数据量； 根据上述设定的卸载模型，任务的卸载传输需要先由地面终端传输至空中，再由空中无人机进行相互传输，因此在时隙n中二次卸载后经由无人机m任务的边缘卸载传输时延具体表示为： 设在时隙n中无人机m分配给l的CPU计算速率为fml[n]，假设在无人机中将当前时隙分配得到的任务存于缓冲区，并且在下一时隙进行计算，在时隙n中无人机m的边缘任务计算时延λlm[n-1]表示时隙n-1中的任务卸载变量。 由于模型中任务的本地执行、任务的卸载传输、任务的边缘执行可以并行进行，因此时隙n的长度T[n]满足： 其中即目标函数。

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