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龙图腾网获悉南京邮电大学;边缘智能研究院南京有限公司申请的专利一种面向车联网数字孪生同步的云边端架构和感通算资源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：CN120856762B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511349483.0，技术领域涉及：H04L67/2885；该发明授权一种面向车联网数字孪生同步的云边端架构和感通算资源调度方法是由郭永安;李曾杰;茆永宏;王宇翱;董瑶设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向车联网数字孪生同步的云边端架构和感通算资源调度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向车联网数字孪生同步的云边端架构和感通算资源调度方法，该云边端架构包括终端层、边缘层和云端层；该感通算资源调度方法，包括步骤：S1，构建面向车联网数字孪生同步的云边端架构；S2，车辆终端传感设备感知并采集车辆终端周围环境数据，并构建协同感知模型；S3，根据车辆终端、边缘服务器之间的通信过程，建立信道模型；S4，根据车辆终端与边缘服务器处理感知数据的流程，建立计算模型；S5，将多目标优化问题转化为马尔可夫决策问题，构建马尔可夫模型；S6，建立基于混合深度强化学习的混合多智能体模型，求解最优资源调度策略。本发明能解决车辆设备异构性和环境动态性带来的资源调度冲突问题。

本发明授权一种面向车联网数字孪生同步的云边端架构和感通算资源调度方法在权利要求书中公布了：1.一种面向车联网数字孪生同步的感通算资源调度方法，根据实时业务需求来进行感通算资源调度，其特征在于，包括步骤如下： S1，构建面向车联网数字孪生同步的云边端系统； 所述云边端系统中，终端层共有个车辆终端，分散在个区域中，车辆终端的集合表示为；每个区域配置一个部署在路边单元的边缘服务器，边缘服务器的集合表示为；将云边端系统完成数字孪生同步的总时长划分为个长度为的时隙，其集合为； S2，车辆终端传感设备感知并采集车辆终端周围环境数据，并构建协同感知模型； S3，根据车辆终端与边缘服务器、边缘服务器与边缘服务器的通信过程，建立通信模型； S4，根据车辆终端与边缘服务器处理感知数据的流程，建立计算模型； S5，根据数字孪生同步的需求构建优化目标函数，并通过时隙划分，将优化问题转化为部分可观测的马尔可夫决策问题，构建马尔可夫模型；构建马尔可夫模型的具体步骤如下： S51，构建优化目标函数； 通过联合考虑车辆终端感知频率、感知数据卸载比例、无线传输功率和边缘服务器协作策略，在边缘网络资源有限资源的情况下，最小化车联网数字孪生同步过程中的时延和能耗，同时最大化数字孪生模型精度，则多目标优化问题表示为： 其中，是车辆终端的最大感知频率，表示车辆终端的最大无线传输功率，表示数字孪生同步的最大延迟容忍时间，表示车辆终端的电池容量，表示数字孪生模型精度的最低要求； 约束表示车辆终端的感知频率不能超过最大值；表示车辆终端的传输功率不能超过最大值；约束表示卸载的感知数据仅由一个边缘服务器处理；约束表示数字孪生同步时延必须在容忍范围内；约束表示车辆终端在服务时间内能耗不能超过电池容量；约束表示整体数字孪生模型的精度不能低于阈值； S52，通过时隙划分，将优化问题转化为符合马尔可夫决策过程的优化问题： 其中，、和分别表示时延、能耗和模型精度的权重； S6，基于马尔可夫模型，建立基于混合深度强化学习的混合多智能体模型，求解最优资源调度策略；其中基于混合深度强化学习的混合多智能体模型如下： 定义车辆终端智能体对应的MDP状态空间与动作空间，边缘服务器智能体对应的MDP状态空间与动作空间，联合奖励函数； 车辆终端智能体状态空间，其中，每个车辆终端智能体的状态空间由车辆终端智能体剩余电量、信道增益和边缘服务器智能体队列状态组成，表示为； 车辆终端智能体动作空间，其中，每个车辆终端智能体在时刻的动作空间包括车辆终端感知频率、感知数据卸载比例和无线传输功率，表示为； 边缘服务器智能体状态空间，其中每个边缘服务器智能体的状态空间包括计算负载、车辆终端智能体状态和车辆终端智能体的动作，则边缘服务器智能体在时刻的状态空间表示为； 边缘服务器智能体动作空间，其中，每个边缘服务器智能体在时刻的动作空间是边缘服务器协作策略，表示为； 奖励函数，其中是惩罚，表示为，、、是不同情况下的惩罚值；当数字孪生模型精度时，惩罚标识，否则为0；当同步时延时，惩罚标识，否则为0；当车辆终端智能体能耗时，惩罚标识，否则为0。

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