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龙图腾网恭喜北京科技大学申请的专利一种无人机辅助的太赫兹通信网络联合优化方法和装置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：CN114980160B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202210454105.9，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种无人机辅助的太赫兹通信网络联合优化方法和装置是由张海君;王衡;刘向南;隆克平设计研发完成，并于2022-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机辅助的太赫兹通信网络联合优化方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无人机辅助的太赫兹通信网络联合优化方法和装置，该方法包括：构建无人机辅助的太赫兹通信网络系统模型；在用户服务质量和资源约束下，以最小化网络系统中所有用户的时延之和为目标，构建优化目标函数；基于预设的深度强化学习算法，实现无人机位置、计算卸载比例和计算资源分配方案的联合优化，以提升网络容量和降低时延。本发明利用无人机灵活性强与太赫兹通信传输速率高的特点，弥补了边缘接入节点覆盖范围和接入用户数量有限的缺点，在资源受限的情况下，有效提升了网络容量和资源利用率。

本发明授权一种无人机辅助的太赫兹通信网络联合优化方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种无人机辅助的太赫兹通信网络联合优化方法，其特征在于，包括： 构建无人机辅助的太赫兹通信网络系统模型；其中，在系统模型中，无人机搭载服务器在太赫兹频段为用户提供计算卸载服务； 基于系统模型，在用户服务质量和资源约束下，以最小化通信网络系统中所有用户的时延之和为目标，构建优化目标函数为： 其中，Ti为第i个用户的总时延，N为用户数量，xuav和yuav为无人机坐标信息，αi为第i个用户的卸载比例，βi为分配给第i个用户的计算资源比例，为计算卸载向量，为计算资源分配向量，为本地计算能耗，为上传能耗，为用户等待服务器处理数据的待机能耗，ti,max为第i个用户的最大容忍时延，Ei,max为第i个用户的最大容忍能耗，为无法由E-APs提供服务的用户的集合，为无人机预设坐标阈值； C1表示每个用户的总时延不超过最大容忍时延；C2表示无人机的位置在预设规定范围内；C3和C4表示分配给每个用户的计算资源之和不超过总计算资源；C5表示用户可将任意比例的部分任务卸载到服务器进行处理；C6表示用户所消耗的能量在规定范围内； 基于预设的深度强化学习算法，得到满足优化目标函数的最优的无人机位置、计算卸载比例和计算资源分配方案，实现无人机位置、计算卸载比例和计算资源分配方案的联合优化，达到提升网络容量和降低时延的目的，包括： 以无人机、服务器和所有用户为智能体，无人机辅助的太赫兹通信网络系统模型充当环境，无人机位置、计算卸载比例和计算资源分配方案充当智能体的动作输出，采用DDPG算法训练智能体，得到满足优化目标函数的最优的无人机位置、计算卸载比例和计算资源分配方案，包括： 步骤1：初始化系统的状态空间、动作空间和深度神经网络参数，包括：将用户资源需求及信道状态建模为有限状态马尔可夫模型；为策略网络μF,ω和Q网络QF,G,λ各创建两个目标神经网络μ′F,ω′和Q′F,G,λ′用于参数更新； 步骤2：智能体根据当前状态和策略网络选择动作并执行； 步骤3：智能体执行动作后，返回奖励及新的状态，将状态转化过程放入经验缓存空间，包括：智能体执行动作后，判断是否满足预设条件，当满足预设条件时，根据环境获得即时奖励；预设条件包括每个用户的时延满足服务质量约束、无人机的位置在指定的区间范围内、分配给每个用户的计算资源不超过总资源量、计算卸载比例在预设范围内以及每个用户的总能耗满足节能需求；即时奖励Tn为第n个用户的时延； 步骤4：在经验缓存空间中采样预设数量的状态转移数据，作为训练Q网络和训练策略网络的训练数据； 步骤5：分别计算Q网络和策略网络代价函数的梯度； 步骤6：更新目标神经网络参数。

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