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龙图腾网恭喜上海大学申请的专利任务队列感知的边缘计算实时信道分配和任务卸载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：CN114375058B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210058397.4，技术领域涉及：H04W72/542；该发明授权任务队列感知的边缘计算实时信道分配和任务卸载方法是由孙彦赞;谢新坤;张舜卿;吴雅婷;王涛设计研发完成，并于2022-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本任务队列感知的边缘计算实时信道分配和任务卸载方法在说明书摘要公布了：一种任务队列感知的边缘计算实时信道分配和任务卸载方法，根据李雅普诺夫优化框架，将任务队列感知的基站信道分配和用户任务卸载问题转化为单时隙优化模型，根据博弈论理论对用户划分组合并进行合作博弈，形成收敛稳定的组合集合，最终得到每个时隙的信道分配和任务卸载策略。

本发明授权任务队列感知的边缘计算实时信道分配和任务卸载方法在权利要求书中公布了：1.一种任务队列感知的边缘计算实时信道分配和任务卸载方法，其特征在于，基于用户与基站间的距离生成每个时隙的信道增益矩阵和用户在每个子信道能达到的传输速率，并根据边缘服务器应用服务任务队列的任务量计算每个任务相应的等待时延、传输时延和边缘计算时延；将任务队列感知的基站信道分配和用户任务卸载问题建模为以最小化任务平均时延为目标的优化模型，并根据李雅普诺夫优化框架转化为单时隙优化目标；在每个时隙内根据获得的信道分配和任务卸载策略进行任务传输，并根据队列更新规则更新时延剩余队列和任务队列任务积压队列后进行组合集合的博弈，直到所有任务传输完成；所述的组合集合的博弈是指：构建基于合作博弈的组合集合且用户之间以系统效用最大化为目标进行博弈，直至组合集合达到收敛稳定；所述的每个任务相应的等待时延、传输时延和边缘计算时延，通过以下方式计算得到：步骤A-1，用户在子信道上的信道增益其中：dm为用户m到基站的距离，Lldm为子信道1在距基站dm处的路径损耗，为小尺度零均值高斯分布；步骤A-2，用户与基站之间的接收信噪比SINR为：pl,m为用户m在子信道1的发送功率，所述的用户在不同信道的发送功率不随时间改变；σ为热噪声功率方差；在不损失一般性的前提下，第1个子信道上用户的信道增益估计顺序为步骤A-3，计算用户m在第t时隙子信道1上的传输速率其中：L为子信道总数量，W为基站总信道带宽，平均分配给每个子信道；为信道分配决策变量；步骤A-4，计算每个时隙每个任务在传输完成后的剩余大小：其中：为每个用户的任务卸载决策变量，ΔT为每个时隙的持续时间；步骤A-5，计算每个任务的等待时延，即任务生成到任务开始传输时的时延和传输时延：其中：为任务的生成时间，和为每个任务的无线传输开始时隙和结束时隙；步骤A-6，边缘服务器中应用服务k在第t时隙的任务队列任务量为Qkt，计算每个任务传输完成时刻任务队列长度：其中：为第n个任务的传输完成时刻，m,k→n为用户的每个任务的传输完成时映射的任务队列的任务索引；当n＝0时，任务队列任务量Qk0＝0；步骤A-7，计算每个任务的边缘计算时延：其中：νk为边缘服务器中应用服务k的平均任务处理频率，具体为νk＝μkFK，其中：μk为k类型应用每比特需求的计算量，FK为边缘服务器为k类型应用服务分配的计算资源；所述的单时隙优化目标，通过以下方式得到：步骤B-1，建立最小化任务平均时延为目标的优化模型；步骤B-2，优化目标转换为最大化所有时隙最大传输和边缘处理的任务大小的累加和；步骤B-3，基于李雅普诺夫优化框架，通过建立的时延剩余队列和任务队列任务积压队列，将时域内的优化目标转换为单时隙模型：其中：Ukat,ct为每种应用服务的效用函数；所述的以系统效用最大化为目标进行博弈，具体是指：步骤C-1，初始化组合集合：基站随机分配信道给服务请求的用户，每个用户随机选择待传输的任务，根据任务传输类型相同的用户构建初始组合集合Π；步骤C-2，在所在组合下计算用户m的效用umφ，各个组合的效用Ukφ和总系统效用；步骤C-3，用户m从组合集合中选择一个组合，当用户没有与子信道进行关联，则首先将组合中关联的子信道分配给用户m，计算其加入后的自身效用、组合效用和总系统效用，判断用户m是否满足转移条件；步骤C-4，当满足转移条件，则将组合φi加入到候选集合中；当不满足转移条件，则重新选择一个组合加入；步骤C-5，当候选集合不为空时，在用户m的候选组合中选择使系统效用最大的组合φopt，更新用户加入后的新组合与旧组合；步骤C-6，当所有用户的组合不再发生改变，则博弈结束，获得稳定的组合集合；步骤C-7，根据最终稳定的组合集合生成信道分配和任务卸载策略；所述的转移条件包括：步骤C-3-1，用户m从当前组合φi转移到组合φj时，自身效用不小于加入前的效用；步骤C-3-2，用户m从当前组合φi转移到组合φj时，系统效用大于加入前的原组合集合下的系统效用；所述的最小化任务平均时延为目标的优化模型，具体为： 其中：Dm,k,j为用户m的应用程序k的第j个任务的总时延，具体为：所述的单时隙优化目标具体为： 其中：Ukat,ct为每种应用服务的效用函数，具体为所述的基于合作博弈是指：每个用户选择任意一种类型的任务进行传输，并与组合中的其他用户共同构建边缘服务器中应用服务的任务队列，具体为：对于用户m，定义＞m为用户m可能形成的所有的可行组合上的一个完整的可传递的关系；当φi＞mφj，表示用户m相比于组合φj更愿意加入组合φi，这种偏好关系会影响着最终组合集合的形成，用户之间互相博弈形成组合，根据这种偏好关系即组合规则考虑是否加入新组合，最后达到所有组合稳定，在组合形成博弈中，偏好顺序保证组合稳定性的存在；所述的组合规则是指：当用户m加入组合后组合效用高于加入组合前的组合效用且自身效用提高，则该用户将加入到新组合中，即当用户选择加入组合φi时，其自身效用增加，并且会增加系统总效用，该组合规则具体为：其中：为用户的效用，为用户m加入组合φi后的新组合φi和原组合φj的组合效用，是用户m加入组合φi前的组合φi和原组合φj的组合效用，由于用户m的加入只会影响新旧组合，对其他组合不会产生影响，因此考虑新旧组合的组合效用进而影响总系统效用是可行的；所述的组合集合达到收敛稳定是指：通过所有用户根据组合规则不断博弈并最终收敛形成稳定的组合集合，具体包括：3.1初始化组合集合：基站随机分配信道给服务请求的用户，每个用户随机选择待传输的任务，根据任务传输类型相同的用户构建初始组合集合为Π；3.2在所在组合下计算用户m的效用umφ，各个组合的效用Ukφ和总系统效用；3.3用户m从组合集合中选择一个组合，当用户没有与子信道进行关联，则首先将组合中关联的子信道分配给用户m，计算其加入后的自身效用、组合效用和总系统效用；判断用户m是否满足以下转移条件：a用户m从当前组合φi转移到组合φj时，自身效用不小于加入前的效用；b用户m从当前组合φi转移到组合φj时，系统效用大于加入前的原组合集合下的系统效用；当满足转移条件，则将组合φi加入到候选集合中；当不满足转移条件，则重新选择一个组合加入；3.4当候选集合不为空，在用户m的候选组合中选择使系统效用最大的组合φopt，更新用户加入后的新组合与旧组合；3.5当所有用户的组合不再发生改变，则博弈结束，获得稳定的组合集合。

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