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龙图腾网获悉西北农林科技大学申请的专利车联网中基于DDPG的ARIS辅助车联边缘计算方法与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：CN118843087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202410915991.X，技术领域涉及：H04W4/40；该发明授权车联网中基于DDPG的ARIS辅助车联边缘计算方法与系统是由孙红光;张晨光;张宏鸣;李书琴;徐超;张二磊;刘敬敏;吕志明设计研发完成，并于2024-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本车联网中基于DDPG的ARIS辅助车联边缘计算方法与系统在说明书摘要公布了：本发明属于无线通信技术领域，公开了一种车联网中基于DDPG的ARIS辅助车联边缘计算方法与系统，本发明引入配备可重构智能表面RIS的无人飞行器UAV作为空中RISAerialRIS，ARIS的概念，即将RIS和UAV整合为新型高效的VEC网络辅助设备，并利用无人飞行器的灵活性和RIS的低成本特性，克服通信性能和成本限制，协助车辆进行计算卸载。本发明提出了一种基于深度确定性策略梯度DDPG算法设计的空中智能超表面辅助车联边缘计算的算法，通过联合优化UAV的轨迹和RIS的相移，形成被动波束赋形，从而最大限度地提高车载计算任务的完成率。大量数值结果表明，基于DDPG的ARIS辅助VEC网络方案优于其他算法，任务完成率最多可提高26％。

本发明授权车联网中基于DDPG的ARIS辅助车联边缘计算方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种车联网中基于DDPG的ARIS辅助车联边缘计算方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，对网络场景、ARIS辅助的信道模型以及任务卸载模型进行建模； 步骤2，构建优化目标，明确最大化车辆用户总体的计算任务完成率的目标以及限制条件； 步骤3，根据场景及约束条件将问题转化为马尔科夫决策问题，并进行状态空间、动作空间建模，同时针对优化目标设计相应的奖励函数； 步骤4，基于DDPG算法构建ARIS辅助车辆计算卸载的轨迹和相移优化算法，对模型进行训练，并将训练好的模型与其他基准算法对比进行性能验证； 所述步骤2具体包括： 1确定优化目标；通过联合优化无人机的轨迹和RIS的相移，协调车辆的任务计算卸载，以最大化车辆用户总体的计算完成率，联合优化问题为 2确定约束条件； 约束条件为 约束保证任务要么是直接卸载要么是通过ARIS进行卸载，约束要求要求一个时隙内ARIS的移动距离不能超过，其中是无人机每个时隙可以飞行的最大距离，约束保证所分配给任务的总体计算资源不能超过边缘节点的计算能力，约束和约束限制了相移和振幅的调整范围，RIS为被动反射，振幅被固定为1。

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