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龙图腾网获悉深圳市微星物联科技有限公司申请的专利一种用于偏远地区卫星物联网通信的能耗智能控制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：CN118714633B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202410822754.9，技术领域涉及：H04W52/18；该发明授权一种用于偏远地区卫星物联网通信的能耗智能控制方法是由张烨设计研发完成，并于2024-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于偏远地区卫星物联网通信的能耗智能控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及卫星物联网技术领域，尤其涉及一种用于偏远地区卫星物联网通信的能耗智能控制方法，所述方法具体包括：根据位置坐标信息和计算负载信息，确定用户设备、各个边缘服务器和各个卫星之间在不同类型的偏远地区下进行物联网通信的能耗估计值和时延估计值；确定用户设备预测移动轨迹，以最小化所述能耗估计值和所述时延估计值为优化目标，结合所述用户设备预测移动轨迹，采用多目标粒子群优化算法为用户设备动态选择最优的边缘服务器和最优的卫星；基于所述用户设备预测移动轨迹，动态调整最优的卫星的波束指向参数、发射功率参数和波束赋形权值参数。本发明有效地提高了偏远地区卫星物联网通信的能量利用效率，优化了能源管理。

本发明授权一种用于偏远地区卫星物联网通信的能耗智能控制方法在权利要求书中公布了：1.一种用于偏远地区卫星物联网通信的能耗智能控制方法，其特征在于，所述方法具体包括：根据位置坐标信息和计算负载信息，确定用户设备、各个边缘服务器和各个卫星之间在不同类型的偏远地区下进行物联网通信的能耗估计值和时延估计值；其中，所述根据位置坐标信息和计算负载信息，确定用户设备、各个边缘服务器和各个卫星之间在不同类型的偏远地区下进行物联网通信的能耗估计值和时延估计值，具体包括：根据每个用户设备的位置坐标信息和计算负载信息，采用K-means聚类算法对各个用户设备进行聚类，得到不同类型偏远地区下的用户设备聚类结果；根据各个边缘服务器和各个卫星的位置坐标信息和计算负载信息以及所述用户设备聚类结果，通过迪杰斯特拉算法计算出当前用户设备与各个边缘服务器之间、各个边缘服务器与各个卫星之间的最短距离；根据所述最短距离，采用香农信息论公式计算出当前用户设备与各个边缘服务器之间、各个边缘服务器与各个卫星之间的通信速率；根据所述通信速率和当前用户设备、各个边缘服务器、各个卫星各自的计算负载信息，通过排队论模型计算出当前用户设备与各个边缘服务器之间、各个边缘服务器与各个卫星之间的时延估计值；根据所述通信速率、当前用户设备和各个边缘服务器之间的通信距离、各个边缘服务器和各个卫星之间的通信距离，采用无线通信能耗模型计算出当前用户设备与各个边缘服务器之间、各个边缘服务器与各个卫星之间的能耗估计值；确定用户设备预测移动轨迹，以最小化所述能耗估计值和所述时延估计值为优化目标，结合所述用户设备预测移动轨迹，采用多目标粒子群优化算法为用户设备动态选择最优的边缘服务器和最优的卫星；基于所述用户设备、最优的边缘服务器和最优的卫星之间的物联网通信关系，根据所述用户设备当前所处的偏远地区的信道环境参数，采用自适应编码调制技术，通过凸优化方法建立编码能耗和数据压缩比例之间的凸优化模型，所述凸优化模型用于确定在所述物联网通信关系中进行数据编码的最优编码参数配置，所述最优编码参数配置用于使得编码能耗和数据压缩比例之间达到一个最优的平衡点，所述物联网通信关系是指在不同类型的偏远地区下进行物联网通信的方案；基于所述用户设备预测移动轨迹，动态调整最优的卫星的波束指向参数、发射功率参数和波束赋形权值参数；其中，所述基于所述用户设备预测移动轨迹，动态调整最优的卫星的波束指向参数、发射功率参数和波束赋形权值参数，具体包括：根据所述用户设备预测移动轨迹，采用牛顿-拉夫逊迭代法求解确定最优的卫星的最优波束指向角度；根据所述用户设备与最优的卫星之间的距离以及链路预算结果，采用梯度下降法求解确定最优的卫星的最优发射功率；构建波束赋形问题的目标函数和约束条件，采用最小均方误差准则和凸优化算法通过所述目标函数和所述约束条件求解获得最优波束赋形权值；根据所述最优波束指向角度、所述最优发射功率和所述最优波束赋形权值确定最优的卫星的卫星波束的跟踪聚焦方案；通过长短期记忆神经网络算法对所述用户设备的用户通信行为进行预测，确定预测请求数据，通过信息熵算法将所述预测请求数据中的每个数据内容按照优先级排序关系提前缓存至最优的边缘服务器。

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