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龙图腾网恭喜广东工业大学申请的专利一种基于边缘计算场景下的无人机任务卸载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：CN118034809B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202410174286.9，技术领域涉及：G06F9/445；该发明授权一种基于边缘计算场景下的无人机任务卸载方法和系统是由刘义;王治恒设计研发完成，并于2024-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘计算场景下的无人机任务卸载方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘计算场景下的无人机任务卸载方法和系统，构建了卸载任务模型、卸载任务决策模型、不同卸载场景下的卸载任务时延计算模型和基于前景理论的卸载任务用户满意度模型，基于构建的模型构建了优化函数以及约束条件，求解得到最优卸载决策、最优缓存决策和最优资源分配决策，当无人机收到卸载用户的任务卸载请求时，考虑了是否已有缓存数据从而确定是否需要上传卸载任务的输入数据。解决了无人机边缘计算任务未考虑到受限于无人机的能量有限，存在任务可能无法被处理的风险，以及忽略了下载失败风险下的用户主观卸载意愿的技术问题。

本发明授权一种基于边缘计算场景下的无人机任务卸载方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算场景下的无人机任务卸载方法，其特征在于，包括：基于无人机搭载的SDN控制器获取无人机覆盖范围内的移动用户信息；所述SDN控制器根据所述移动用户信息构建卸载任务模型、卸载任务决策模型、不同卸载场景下的卸载任务时延计算模型和基于前景理论的卸载任务用户满意度模型，其中，所述卸载任务决策模型包括卸载决策、缓存决策和资源分配决策，卸载决策包括无人机能量足够支持卸载任务执行的无人机卸载和无人机能量不足以支持卸载任务执行的本地卸载；所述SDN控制器基于所述卸载任务模型、所述卸载任务决策模型、所述不同卸载场景下的卸载任务时延计算模型和所述基于前景理论的卸载任务用户满意度模型，构建基于所述卸载决策、所述缓存决策和所述资源分配决策的优化函数以及所述优化函数的约束条件；所述SDN控制器求解所述优化函数，得到最优卸载决策、最优缓存决策和最优资源分配决策，将所述最优缓存决策和所述最优资源分配决策上送给无人机，将所述最优卸载决策通知给卸载用户，其中，所述最优缓存决策包括缓存卸载任务的输入数据和不缓存卸载任务的输入数据；当所述无人机收到所述卸载用户的任务卸载请求时，查询无人机中是否缓存有所述任务卸载请求对应的卸载任务的输入数据，若是，则通知所述卸载用户无需上传所述卸载任务的输入数据，基于无人机搭载的边缘服务器直接根据所述最优资源分配决策处理所述卸载任务，否则，通知所述卸载用户上传所述卸载任务的输入数据，所述边缘服务器根据所述最优资源分配决策处理所述卸载任务，其中，所述卸载用户为在所述无人机覆盖范围内发起任务卸载请求的移动用户；所述无人机将所述卸载任务的计算结果回传给所述卸载用户；所述卸载任务模型为：Ti＝{di,wi,τi}其中，Ti为第i个卸载任务，di为第i个卸载任务的数据量大小，wi为第i个卸载任务的复杂度，τi为第i个卸载任务允许容忍的最大截止时间；所述卸载任务决策模型为：O＝{o1,o2,…,oi,…,on}X＝{x1,x2,…,xi,…,xn} 其中，O为卸载任务的决策向量，oi为第i个卸载任务的卸载决策，n为卸载任务总数，X为卸载任务的缓存决策，xi为第i个卸载任务的缓存决策，F为卸载任务的资源分配决策，fiF为无人机分配给第i个卸载任务的计算资源；所述不同卸载场景下的卸载任务时延计算模型包括本地卸载场景下的卸载任务时延计算模型和边缘卸载场景下的卸载任务时延计算模型，所述本地卸载场景下的卸载任务时延计算模型为： 其中，TiL为第i个卸载任务在本地卸载场景下的计算时延，fiL为移动用户设备的计算资源；所述边缘卸载场景下的卸载任务时延计算模型为：Tifsucc＝1-xiTitrans+TicompTiffail＝1-xiTitrans+TiLTifsucc为卸载任务卸载成功时的计算时延，Tiffail为卸载任务卸载失败时的计算时延，Titrans为卸载任务上传到无人机的传输时间，Ticomp为卸载任务在边缘服务器上的计算时间；所述基于前景理论的卸载任务用户满意度模型为： 其中，Si为用户满意度，为基于前景理论的卸载时用户前景价值函数，为任务卸载成功时用户的相对盈利函数，为任务卸载失败时用户的相对损失函数，pfail为通过无人机已经接收的卸载决策数量用户感知的卸载失败的概率，∑ioi为卸载到无人机的任务个数，Nmax为卸载失败的阈值。

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