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龙图腾网获悉山东师范大学申请的专利基于无人机协同多接入边缘计算任务卸载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：CN116634466B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202310725764.6，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权基于无人机协同多接入边缘计算任务卸载与资源分配方法是由翟临博;高星霞;鹿泽坤;周文杰;赵景梅设计研发完成，并于2023-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机协同多接入边缘计算任务卸载与资源分配方法在说明书摘要公布了：本公开提供了基于无人机协同多接入边缘计算任务卸载与资源分配方法，涉及移动通信技术领域，方法包括根据每个用户设备在服务体验方面的需求，以最小化服务延迟同时保证用户设备之间的服务公平性为目标构建优化模型，基于Dinkelbach方法和凸优化理论，简化问题模型，提出四阶段交替迭代的优化算法，将优化目标分解为无人机轨迹决策、任务卸载决策、服务缓存决策和资源分配决策四个子优化目标，利用交替求解的迭代算法进行求解计算，直至目标收敛，获取无人机协同多接入边缘计算网络中任务卸载与资源分配决策并执行。本公开能够实现更低的服务延迟，同时保证所有用户设备之间更好的公平性。

本发明授权基于无人机协同多接入边缘计算任务卸载与资源分配方法在权利要求书中公布了：1.基于无人机协同多接入边缘计算任务卸载与资源分配方法，其特征在于，包括： 初始化协同计算任务卸载环境，基站和所有无人机协同为用户设备提供移动边缘计算服务，获取任务集合，将任务周期划分为具有相等持续时间的多个时隙； 获取每个时隙内用户请求服务的计算任务的输入数据大小，根据每个用户设备在服务体验方面的需求，以最小化服务延迟同时保证用户设备之间的服务公平性为目标构建优化模型，基于Dinkelbach方法和凸优化理论，简化问题模型，提出四阶段交替迭代的优化算法，将优化目标分解为无人机轨迹决策、任务卸载决策、服务缓存决策和资源分配决策四个子优化目标，利用交替求解的迭代算法进行求解计算，直至目标收敛，获取无人机协同多接入边缘计算网络中任务卸载与资源分配决策并执行； 基于满意度的任务卸载决策优化包括：固定无人机轨迹、带宽资源分配决策、服务缓存决策、计算资源分配决策和辅助变量来优化任务卸载决策，并定义任务卸载子问题的优化目标公式； 任务卸载优化子问题公式为： s.t.、、、‑、: :: : 其中，F为计算资源分配决策，m为用户设备，s为服务，η为辅助变量，M为用户设备总数，为服务总数，X为任务卸载决策，t为时隙，u为无人机，b为宏基站，∑表示宏基站可以提供的所有服务的集合，表示为了将用户m请求服务s的任务卸载到无人机u，需要将服务s缓存到无人机u当中，表示单个无人机的计算资源约束，表示地面用户应当在作为关联无人机的覆盖范围内，表示作为关联的无人机与选择作为中继的无人机的水平距离不超过，表示每个无人机在时隙t内的能量上限，表示每个任务的完成延迟不能超过任务的处理延迟容忍度，指出允许每个用户设备产生的任务精确地卸载到附近的一个无人机或宏基站，表示任务卸载决策变量是二进制的； 所述服务缓存决策的优化为固定无人机的轨迹、带宽资源分配决策、任务卸载决策、计算资源分配决策和辅助变量来优化服务缓存决策，并定义服务缓存决策子问题的优化公式； 服务缓存决策子问题公式为： s.t.、、、、其中，F为计算资源分配决策，m为用户设备，s为服务，η为辅助变量，X为任务卸载决策，M为用户设备总数，为服务总数，表示为了将用户m请求服务s的任务卸载到无人机u，需要将服务s缓存到无人机u当中，表示每个无人机上存储的服务占用的总存储空间不得超过无人机的存储总量，表示每个无人机在时隙t内的能量上限，表示每个任务的完成延迟不能超过任务的处理延迟容忍度，表示服务缓存决策变量是二进制的； 无人机轨迹的优化包括固定任务卸载决策、带宽资源分配决策、服务缓存决策、计算资源分配决策和辅助变量来优化无人机轨迹，定义无人机轨迹优化子问题的公式； 无人机轨迹子问题公式为： s.t.、: : 其中，F为计算资源分配决策，Q为无人机的轨迹，η为辅助变量，m为用户设备，s为服务，M为用户设备总数，为服务总数，t为时隙，T为时隙总数，表示地面用户应当在作为关联无人机的覆盖范围内，表示无人机在任意两时隙之间的位置变化约束，表示任意两无人机之间应保持最小的安全距离，以确保在时隙t内它们之间避免碰撞，表示所有无人机的飞行轨迹应在目标区域内，表示作为关联的无人机与选择作为中继的无人机的水平距离不超过，表示每个无人机在时隙t内的能量上限，表示每个任务的完成延迟不能超过任务的处理延迟容忍度； 计算资源分配决策的优化包括给定无人机轨迹、任务卸载决策、服务缓存决策和辅助变量，定义计算资源分配子问题的优化公式； 计算资源分配子问题公式为： s.t.、、、、::其中，B为带宽资源分配决策，F为计算资源分配决策，m为用户设备，s为服务，M为用户设备总数，为服务总数，t为时隙，T为时隙总数，表示与同一无人机相关联的用户设备的频谱资源分配约束，表示单个无人机的计算资源约束，表示每个无人机在时隙t内的能量上限，表示每个任务的完成延迟不能超过任务的处理延迟容忍度，表示带宽和计算资源分配变量是连续的。

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