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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利一种基于信息新鲜度的边缘设备智能感知方法和系统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：CN119907021B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411752487.9，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种基于信息新鲜度的边缘设备智能感知方法和系统是由肖克江;陈翔宇;陈亮;李叶枫;陈辉设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于信息新鲜度的边缘设备智能感知方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于信息新鲜度的边缘设备智能感知方法和系统，通过分析边缘设备智能感知系统中的关键因素，构建了一个马尔科夫决策过程模型。其次，通过感知状态的动态调整来实时更新系统状态，依据新的环境变化调整设备的参数，使得系统在复杂环境下能快速响应。在联合优化方面，利用拉格朗日乘子法对信息年龄和能量消耗进行联合优化，力求在满足能量约束的同时，最大化信息的新鲜度。最后，通过深度Q网络，系统可以通过经验回放机制不断优化决策策略，使得在不断变化的环境中，边缘设备能够在能量受限的条件下最小化信息年龄。本发明提升了感知信息的时效性。

本发明授权一种基于信息新鲜度的边缘设备智能感知方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于信息新鲜度的边缘设备智能感知方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，对边缘设备智能感知系统中的关键因素进行分析，然后基于这些因素，进行马尔科夫决策过程建模； 步骤2，对马尔科夫决策过程中的状态进行优化和计算，通过PDS更新状态空间，利用已知的信息先验地建模和更新感知状态，得到决策后状态； 步骤3，通过拉格朗日乘子，在马尔科夫决策过程中的奖励中加入能量消耗因素，使用拉格朗日乘子法对能量消耗和信息年龄AoI目标进行联合优化，在优化过程中，将能量约束与AoI目标整合为同一个拉格朗日优化问题，动态调整拉格朗日乘子的值，以实现对AoI的有效控制；拉格朗日乘子在每次迭代过程中进行更新，以达到对能量消耗的动态控制； 步骤3的具体实现方式如下： 定义成本函数C用于量化信息年龄和能量消耗的总成本，成本函数定义如下： C＝∑A+λ·E-Emax 其中，A表示信息年龄，E表示当前的能量消耗，而Emax是最大能量阈值；λ是拉格朗日乘子，用于动态调节能量超支的惩罚强度； 更新拉格朗日乘子λ，在每个时间步上，根据能量消耗相对于最大能量阈值的偏差来调整λ的值；拉格朗日乘子的更新公式为： λ′＝λ+θt·E-Emax 其中θt是一个随时间步t动态调整的步长控制参数； 在每个时间步还对λ′进行约束，使其保持在一定范围内，得到λ″，这一过程表达为： λ″＝max0,minλ′,λmax 其中，λmax是拉格朗日乘子的上限； 步骤4，对建立好的马尔科夫决策过程模型进行求解计算，通过深度Q学习算法学习最优感知策略，在每一时间步内，深度Q学习算法通过神经网络估算动作值，并根据这些动作值来选择要执行的动作，从而更新状态并产生最优策略，以最小化信息年龄和能量消耗。

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