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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利面向高可靠低时延物联网中数据安全传输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：CN114189868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202111490648.8，技术领域涉及：H04W16/10；该发明授权面向高可靠低时延物联网中数据安全传输的资源分配方法是由代海波;罗佳俊;张晨雨;吴天奇;王保云设计研发完成，并于2021-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向高可靠低时延物联网中数据安全传输的资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明是一种面向高可靠低时延物联网中数据安全传输的资源分配方法，包括如下步骤：步骤1：构建支持超可靠低时延通信的上行链路系统；步骤2：构建以最大化所有所述地面节点和基站之间通信的基于安全数据速率的QoE之和为目标的优化问题；步骤3：构建基于博弈论的优化模型，将步骤2中的优化问题建模为有QoE评价策略的博弈问题；步骤4：采用一种分布式的学习算法，迭代得到地面节点与基站之间的资源分配策略，直到步骤2中的优化问题达到最优，信道资源分配方法被确定。本发明将目标复杂的原始问题近似地转化为易处理的问题，并提出了一种高效的分布式迭代算法来收敛到NE解。

本发明授权面向高可靠低时延物联网中数据安全传输的资源分配方法在权利要求书中公布了：1.面向高可靠低时延物联网中数据安全传输的资源分配方法，其特征在于：所述资源分配方法包括如下步骤： 步骤1：构建支持超可靠低时延通信的上行链路系统，所述上行链路系统包括多个通信基站、地面节点以及通信窃听者，每一个所述通信基站通信范围内包含多个地面节点以及一个服务窃听者； 步骤2：构建以最大化所有所述地面节点和基站之间通信的基于安全数据速率的QoE之和为目标的优化问题； 步骤3：构建基于博弈论的优化模型，将步骤2中的优化问题建模为有QoE评价策略的博弈问题； 步骤4：采用一种分布式的学习算法，迭代得到地面节点与基站之间的资源分配策略，直到步骤2中的优化问题达到最优，信道资源分配方法被确定；其中：所述步骤4中所提出的算法为分布式算法，在算法的内层，提出的动态信道资源分配策略是基于随机学习自动机的学习算法SLA且以迭代的方式运行，其中每个参与者被视为一个学习自动机，每个参与者根据其目前的分配策略，在每次迭代中选择一个可用的信道进行数据传输，变化的通信环境反馈以更新策略，通过重复上述过程，每个参与者不断与环境交互以调整其信道策略以实现最佳QoE，在算法的外循环中，对优化变量的约束放宽到[0,1]，采用内逼近方法更新可行点，激励SLA生成一系列可行解，使得优化目标值单调增加； 所述信道资源分配策略是原问题的近似最优解，具体包括如下步骤： 步骤4-1：初始化：设置迭代t＝1的初始值，且初始策略为其中为博弈参与者的集合； 步骤4-2：循环迭代t＝1,2,…，根据优化策略，更新 步骤4-3：循环每一次迭代，t0＝1,2,…； 步骤4-4：初始化：令为与基站b相关联的GN关于信道s的选择概率，设置迭代初始值t0＝1，初始选择概率向量为 步骤4-5：在t0时隙的开始，每一个基站b，根据最近的选择概率向量选择一个地面节点a使用信道s，即选择策略 步骤4-6：每一个参与者从占用信道s的地面终端接收信号，并且获取信道信息，在t0时隙结束之后，每一个参与者接收效用函数 步骤4-7：所有的参与者根据如下的规则更新信道选择概率向量： 其中η∈0,1为步长大小，如果存在一个近似于1，停止迭代并且输出最优的策略，否者返回步骤1； 步骤4-8：结束循环； 步骤4-9：如果目标函数的增加小于给定的阈值，则停止算法，结束循环，所述步骤2中优化函数为： 其中： 其中，Rk代表的是GNk的安全通信速率，C表示无限块长下的香农信息容量，V表示信道弥散，∈表示解码错误概率，Q-1表示高斯Q函数的逆函数，表示地面节点mb与基站n之间的信干噪比，表示部署在基站b窃听地面节点mb的窃听者的信干噪比，mb表示与基站b相关的地面节点占用的信道资源，MOS函数中的R是数据速率，是最小能接受的速率，θk是最优的数据速率，L为信道块长度，所述步骤3具体为：将每一个基站BS看成一个博弈过程的参与者，然后优化问题被建模为策略博弈，是一个精确的势博弈，为博弈参与者的集合，表示基站b的动作空间，ub是基站b的效用函数，在中，每个参与者的动作空间中的每个元素，受制于只有一个地面节点占用信道s∈S，且地面节点与参与者相关联，因此，表示所有参与者可选择的联合动作空间，表示所有参与者除了b的策略分配，其中×表示笛卡尔乘积，效用函数的表达式如下 假设任意一个基站单方面改变其动作策略，从ab到a′b，根据以上的公式，有如下的等式成立 Γa′b′，a-b-Γab，a-b＝uba′b,a-b-ubab，a-b 其中Γ是一个已被定义的势函数。

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