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恭喜浙江工业大学田贤忠获国家专利权

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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利一种无人机辅助的边缘计算时延最小化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:CN114866979B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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:202210526799.2,技术领域涉及:H04W4/38;该发明授权一种无人机辅助的边缘计算时延最小化方法是由田贤忠;闵旭设计研发完成,并于2022-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

一种无人机辅助的边缘计算时延最小化方法在说明书摘要公布了:一种无人机辅助的边缘计算时延最小化方法,包括以下步骤:系统设置K个物联网节点,N架无人机,M个地面基站服务器;每个物联网设备产生一个计算任务Wk,每个任务可以卸载至无人机进行计算,也可以利用无人机为中继卸载至基站服务器进行计算;以最小化用时最多节点的任务的计算时延为优化目标,以无人机的位置、节点的卸载决策、无人机和服务器的计算资源分配策略、以及无人机和服务器的通信资源分配策略为优化变量,建立优化问题P的数学模型;利用K‑Means聚类算法和交叉迭代相结合的方法求解问题P。利用求得的方案部署于系统,达到最小化时延的目的。本发明能实现计算卸载时延最小化。

本发明授权一种无人机辅助的边缘计算时延最小化方法在权利要求书中公布了:1.一种无人机辅助的边缘计算时延最小化方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1:设置具体应用场景;系统中设置K个物联网节点,N架无人机,M个地面基站服务器,其中D={d1,d2,…,dK}表示物联网节点的集合,U={u1,u2,…,uN}表示无人机的集合,A={a1,a2,…,aM}表示M个基站的集合;所有物联网节点和基站服务器都部署在地面上,物联网节点的位置用表示,基站服务器的位置用表示;所有无人机均部署在同一高度H上,无人机的位置用表示;步骤2:每个物联网设备产生一个计算任务Wk=Ck,Fk,两个参数依次表示任务数据大小和处理一位任务数据所需CPU周期数;每个任务选择卸载至无人机进行计算,或者利用无人机为中继卸载至基站服务器进行计算;用αk,n∈{0,1}表示节点dk是否选择无人机un进行卸载,1为选择,0为不选择,设定每个物联网节点只能选择到一架无人机,即用βk,m∈{0,1}表示节点dk的任务最终在哪个地面服务器或无人机完成计算,βk,0=1表示任务在无人机上计算,βk,m=1,m∈{1,2,…,M}表示在地面服务器am上计算,步骤3:以最小化用时最多的节点dk上任务的计算时延为优化目标,以无人机的位置节点的卸载决策αk,n和βk,m、无人机和服务器的计算资源分配策略和以及无人机和服务器的通信资源分配策略和为优化变量,建立优化问题P的数学模型;节点dk上任务的计算时延为: 其中,表示节点dk到无人机un的上行传输时延,为上行传输速率,表示无人机un分配给节点dk的带宽资源,为发射功率,为上行信道增益,ρ0表示发射功率为1W参考距离为1m处的接收功率,表示上行链路的欧氏距离,σ2为噪声功率;表示任务Wk在无人机un的计算时延,表示无人机un分配给节点dk的计算资源;表示无人机un到地面基站am之间的下行链路传输延迟,和分别表示无人机un的下行带宽和无人机的发射功率,为下行信道增益;为地面基站的计算时延,表示基站am分配给节点dk任务的计算资源;问题P的限制条件为: 这里表示无人机的最大计算资源,BUL表示无人机可分配的最大带宽,BDL表示每个基站服务器可分配的最大带宽,表示每个基站服务器的最大计算资源;步骤4:利用K-Means聚类算法和交叉迭代相结合的方法求解步骤3中的问题P,得到上述步骤3中优化变量的值;具体求解步骤为:步骤4.1:采用K-Means聚类算法对地面物联网节点坐标以欧氏距离进行聚类得到无人机的位置步骤4.2:每个节点选择距离最近的无人机进行卸载,初始化αk,n;步骤4.3:遍历每个节点不同的卸载方案αk,n,βk,m;步骤4.4:根据多个节点的任务传输至同一架无人机通信时延相等的原则分配的通信带宽资源根据多架无人机卸载任务至同一地面服务器时延相等的原则分配通信带宽资源同理计算资源和步骤4.5:利用上述的αk,n、βk,m、值,计算每个节点任务的计算完成时延,取用时最多的节点的值Tk为目标值;步骤4.6:重复步骤4.3-4.5,取最小的目标值,直到目标值不再变化,记下对应的αk,n、βk,m、值为所求问题P的解。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人浙江工业大学,其通讯地址为:310014 浙江省杭州市拱墅区潮王路18号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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