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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种面向密集型任务的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：CN119545373B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202411653418.2，技术领域涉及：H04W16/22；该发明授权一种面向密集型任务的资源分配方法是由张鸿;杜慧敏;吴大鹏;王汝言设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向密集型任务的资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向密集型任务的资源分配方法，属于无线通信技术领域。本发明将地面终端设备的密集型任务收集到高空平台处理或传递至低轨道卫星，构建系统总能耗加权和数学模型；通过构建地面终端设备与高空平台的双向偏好关系以及高空平台与低轨道卫星之间的关联，确定最优路径选择，将系统总能耗加权和数学模型解耦为高空平台选择关联问题、任务卸载和资源分配三个子问题进行求解；对高空平台选择关联、任务卸载决策和资源分配的结果进行联合迭代优化，以每次迭代得到的系统总能耗加权和作为适应度评价标准，直至收敛至最优系统总能耗加权和；本发明提出高能效的混合卸载策略，不仅能高效且灵活地进行分配资源，还能有效地提高系统能效。

本发明授权一种面向密集型任务的资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种面向密集型任务的资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.地面终端设备的密集型任务被收集到高空平台HighAltitudePlatform，HAP或由HAP转发任务至低轨道卫星LowEarthOrbit，LEO处理，构建系统总能耗加权和数学模型； S2.通过构建地面终端设备与HAP的双向偏好关系以及HAP与LEO之间的关联，确定最优路径选择；将系统总能耗加权和数学模型解耦为HAP选择关联、任务卸载决策和资源分配三个子问题分别进行求解； S3.对HAP选择关联、任务卸载决策和资源分配三个子问题的求解结果进行联合迭代优化，以每次迭代得到的系统总能耗加权和作为适应度评价标准，直至收敛至最优系统总能耗加权； 所述S1中：所述HAP充当基站和中继节点，在最大时延约束下，所述构建系统总能耗加权和数学模型，表示为： 其中，和分别表示终端设备到HAP、HAP到LEO的传输能耗，和为权重系数，分别衡量从终端设备到HAP和HAP到LEO的传输能耗对优化目标的不同贡献；表示HAP计算能耗；表示LEO计算能耗；和分别为HAP和LEO传输能耗的恒定正权重；表示具有H个HAP；h表示HAP索引，从1到H；表示时隙索引，从1到T；表示HAP的卸载决策约束：P表示终端设备和HAP的最大功率约束；表示任务是否在HAP本地处理；表示任务是否被卸载到LEO处理；表示终端设备和HAP的最大功率约束集合；表示路径的功率不应超过最大功率约束；U表示具有U个终端设备；u表示终端设备索引，从1到；S表示具有S个LEO；s表示LEO索引，从1到S；表示为当前计算任务的比特大小；表示当前路径拥有的计算资源；F表示HAP和LEO的最大计算资源约束；表示任务的实际完成时延；表示任务的最大可容忍时延；C1表示在一个时隙内终端设备只能选择一种任务卸载方式；C2表示终端设备和HAP的功率不超过最大功率限制；C3表示HAP和LEO使用资源不超过最大资源约束；C4表示任务处理的最大可容忍时延约束； 关联约束表示为： 其中，表示在时隙t时，终端设备u是否与HAP索引形成关联；表示在时隙t时，HAP索引是否与LEO索引形成关联； 终端设备和HAP的最大功率约束P，表示为： 其中，表示终端设备的最大功率；表示HAP的最大功率； 表示为： 其中，；当，则任务将在HAP本地直接处理；当，则任务将经HAP中继到LEO间接处理； F表示为： 其中，表示HAP的最大可用计算资源；表示LEO的最大可用计算资源； 终端设备到HAP和HAP到LEO路径集合X，表示为： 。

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