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龙图腾网获悉湖北经济学院申请的专利基于潜在博弈的多载波NOMA网络计算资源优化方法及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：CN119031490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202411068423.7，技术领域涉及：H04W72/0453；该发明授权基于潜在博弈的多载波NOMA网络计算资源优化方法及装置是由尤川川;王桐;刘坤;李红艳;张桂刚;李楠楠;李俊;杨烁今;霍娅丽设计研发完成，并于2024-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于潜在博弈的多载波NOMA网络计算资源优化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于潜在博弈的多载波NOMA网络计算资源优化方法及装置，其中所述方法包括：将M个无人机节点组成NOMA网络，所述每个无人机节点配备有毫米波通信单元和NOMA发射机；每个无人机节点随机初始化自身的子载波分配和功率分配策略；当前无人机节点获取其他节点的分配策略以确定自身的最优反应；利用SSO框架对分配策略变量进行随机搜索和更新，迭代收敛至一个稳定的纳什均衡状态，从而使得每个无人机节点的决策都是对其他节点最优反应的最优选择，此时整个网络达到资源利用的最优状态。本发明具有扩展性强、鲁棒性高、响应速度快和有效提高信息隐私保护的优点。

本发明授权基于潜在博弈的多载波NOMA网络计算资源优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于潜在博弈的多载波NOMA网络计算资源优化方法，包括以下步骤： 步骤S101、将M个无人机节点组成NOMA网络，每个无人机节点配备有毫米波通信单元和NOMA发射机，所述每个无人机节点之间存在毫米波协作传输和NOMA信号叠加机制； 步骤S103、每个无人机节点随机初始化自身的子载波分配和功率分配策略； 步骤S105、当前无人机节点获取其他节点的分配策略以确定自身的最优反应； 步骤S107、采用序列随机优化SSO框架对分配策略变量进行随机搜索和更新，迭代收敛至一个稳定的纳什均衡状态，从而使得每个无人机节点的决策都是对其他节点最优反应的最优选择，此时整个网络达到资源利用的最优状态； 其中所述步骤S105包括：无人机节点i根据从其他邻近节点j获取的子载波分配向量Xj和功率分配向量Pj，标识它们为其决策信息，以计算自己的最优反应，其i≠j，即求解最优子载波分配向量和最优功率分配向量的最优组合,最大化自己的性能指标； 其中，所述无人机节点i根据从其他节点获取的决策信息Xj,Pj计算自己的最优反应，包括： 无人机节点i通过广播或者点对点通信从其邻近节点j获取它们的子载波分配向量Xj和功率分配向量Pj； 无人机节点i将自己的决策信息向量Xi和向量Pi以及从其他节点获取的决策信息向量Xj和向量Pj带入到第一优化模型中； 无人机节点i利用第一优化算法求解所述第一优化模型，得到自己的最优子载波分配向量和最优功率分配向量 无人机节点i将计算得到的最优决策，即向量和向量作为自己的新的决策； 其中，所述第一优化模型的优化目标是最大化所有节点的总吞吐量或总速率，则目标函数表示为: max∑jRj，其中Rj表示节点j的速率； 根据香农公式计算每个节点j的速率Rj，则 其中，Wm是第m个子载波的带宽；Gjjm是节点j在第m个子载波上的信道增益；Gijm是无人机节点i对无人机节点j在第m个子载波上的信道增益；N0是背景噪声功率谱密度； 子载波分配约束条件为：∑m∪Xim≤1,对于每个节点i只能使用不同的子载波，Xim表示无人机节点i在第m个子载波上的子载波分配决策； 功率分配约束条件为：对于每个节点i，每个节点的总功率不能超过其最大功率，表示无人机节点i的最大可用功率，Pim表示无人机节点i在第m个子载波上分配的功率，Pjm表示无人机节点j在第m个子载波上分配的功率；将上述目标函数和约束条件组成一个非线性优化问题，节点i使用梯度下降法或序列二次规划求解这个优化问题，得到自己的最优子载波分配向量和最优功率分配向量

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