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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利最小化能耗的TDMA无线供能边缘计算网络的任务卸载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：CN116669056B 。

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：202310632716.2，技术领域涉及：H04W16/22；该发明授权最小化能耗的TDMA无线供能边缘计算网络的任务卸载方法是由张书彬;陈茜;池凯凯;黄亮;魏欣晨设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本最小化能耗的TDMA无线供能边缘计算网络的任务卸载方法在说明书摘要公布了：本发明公开了最小化能耗的TDMA无线供能边缘计算网络的任务卸载方法，包括混合接入点和I个无线设备。本最小化能耗的TDMA无线供能边缘计算网络的任务卸载方法通过构建系统的能量消耗模型，并通过给定若干个卸载决策，优化混合接入点向各无线设备传输无线能量的持续时长和所有无线设备的任务卸载至边缘服务器的传输时长，来训练能量消耗模型，直至能量消耗模型收敛，得到各无线设备最优的卸载决策，且最优的卸载决策对应的能量消耗就是最小的能量消耗，整个过程仅优化混合接入点向各无线设备传输无线能量的持续时长和所有无线设备的任务卸载至边缘服务器的传输时长，进而使得模型很快收敛，卸载决策的过程高效快速。

本发明授权最小化能耗的TDMA无线供能边缘计算网络的任务卸载方法在权利要求书中公布了：1.一种最小化能耗的TDMA无线供能边缘计算网络的任务卸载方法，应用于无线供能边缘计算网络系统，其特征在于：所述无线供能边缘计算网络系统包括混合接入点和I个无线设备，所述混合接入点包括用于执行各无线设备卸载任务的边缘服务器和用于向各无线设备传输无线能量的射频能量发射器； 所述最小化能耗的TDMA无线供能边缘计算网络的任务卸载方法，包括： 获取各无线设备的任务量信息和各无线设备与混合接入点间的信道增益，以混合接入点向各无线设备传输无线能量的持续时长和无线能量传输的功率，构建基于深度强化学习的无线供能边缘计算网络系统的能量消耗模型Em如下： β≥0，1-e 其中，I＝{1,2,3,…,I}表示各无线设备的集合，i表示第i个无线设备，t＝{t1,t2,t3,…,tI}表示各无线设备采用TDMA的方式将任务卸载至边缘服务器的传输时长的集合，ti表示第i个无线设备的任务卸载至边缘服务器的传输时长，β表示混合接入点通过射频发射器向各无线设备传输无线能量的持续时长，m＝{m1,m2,m3,…,mI}表示各无线设备卸载决策的集合，mi表示第i个无线设备的卸载决策，且为二进制卸载决策，mi＝0表示无线设备将任务选择在本地服务器计算，mi＝1表示无线设备将任务选择卸载至边缘服务器计算，k表示计算能量效率系数，f表示无线设备的本地处理器的速度，且单位为周期秒，φ表示本地服务器计算无线设备处理一比特任务数据所需的周期数，W表示传输带宽，μ表示无线设备的能量捕获效率，且0μ1，hi表示混合接入点与第i个无线设备之间的信道增益，P表示传输无线能量的功率，σ2表示背景噪声，Si表示第i个无线设备自身的任务量信息，tmax表示任务卸载决策过程传输约束时间，K＝{i:mi＝1,1≤i≤I}表示无线设备的任务卸载到边缘服务器计算的索引集合，1-b表示β满足的约束条件，1-c表示第i个无线设备的任务UL数据传输约束，确保mi＝1的卸载决策的无线设备将任务完全卸载至边缘服务器，1-d表示无线设备的任务卸载决策受到时间约束； 通过给定若干个卸载决策，优化混合接入点向各无线设备传输无线能量的持续时长和所有无线设备的任务卸载至边缘服务器的传输时长，来训练能量消耗模型，直至能量消耗模型收敛； 将各无线设备的任务量信息和信道增益输入至训练完成的能量消耗模型中，得到各无线设备最优的卸载决策。

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