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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第十研究所申请的专利无人集群网络资源智能切片与调度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：CN120091370B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510551983.6，技术领域涉及：H04W28/16；该发明授权无人集群网络资源智能切片与调度方法是由吴麒;王翔;宁静;李刚;罗皓;班亚龙;康荣雷;乔冠华;林贻翔;周海军设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人集群网络资源智能切片与调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了无人集群网络资源智能切片与调度方法，通过对非骨干集群网络的拓扑预测与业务聚类，划分骨干集群资源切片类型与数量，并确定各切片编排的时间尺度与运行序列。在超过时间阈值的大时间尺度下，基于对集群网络接入关系和业务趋势的联合预测，实施资源切片间的划分与配置，同时在切片中自适应预留冗余资源，以适配业务需求波动，降低资源重切片开销。在低于时间阈值的小时间尺度内，基于业务性能评估，实施片内资源调配，在提高本切片运行效率的同时降低对其他切片业务的影响。本发明将基于资源可行度的网络接入拓扑与移动性业务需求预测引入切片管理中，使资源配置更为灵活敏捷并适配于空中集群自组网变化。

本发明授权无人集群网络资源智能切片与调度方法在权利要求书中公布了：1.一种无人集群网络资源智能切片与调度方法，其特征在于，包括： 步骤S1：通过预测分群移动轨迹与业务需求，动态优化切片间重配置阈值，并触发跨切片资源重配置； 步骤S2：基于分群移动性与业务需求预测，在切片间分配自适应资源并进行冗余预留； 步骤S3：构建非合作资源博弈模型，设计分布式学习算法实现资源分配的纳什均衡配置； 步骤S4：基于业务性能动态更新小时间尺度阈值，调整片内资源以优化服务质量； 所述步骤S1，包括： 步骤S11：收集所有分群的移动轨迹数据，并提取特征； 步骤S12：通过基于狄利克雷过程的聚类方法对分群进行分组，识别具有相似移动模式的集群； 步骤S13：为每个分群分配一个初始聚类，迭代地更新每个分群的聚类分配，运用Gibbs采样方法从多维概率分布中生成样本； 步骤S14：估计分群在当前位置的转移核； 步骤S15：根据转移核预测分群下一接入位置； 步骤S16：当预测的接入拓扑与切片资源匹配度超过大时间尺度触发阈值时触发切片重配置； 所述步骤S15，包括： 步骤S151：计算分群从当前接入位置i转移到位置j的转移概率； 步骤S152：选择最大转移概率对应的位置j作为下一接入位置； 所述转移核采用如下公式计算： 其中： 表示分群在当前位置的转移核； 是Gibbs采样中生成的样本数量；表示第个样本； 是分群总数； 是除分群外，聚类c中其他分群的数目； 是狄利克雷分布的狄拉克测度； 是当前的DP混合模型浓度参数； 是当前的基础分布。

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