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龙图腾网恭喜北京航空航天大学杭州创新研究院;北京航空航天大学申请的专利基于NOMA的车联网多时间尺度内容缓存与传输优化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：CN119729402B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510200108.3，技术领域涉及：H04W4/40；该发明授权基于NOMA的车联网多时间尺度内容缓存与传输优化方法是由刘婧垚;崔岩磊;钱国敏;徐亮;任毅龙;于海洋设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于NOMA的车联网多时间尺度内容缓存与传输优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于NOMA的车联网多时间尺度内容缓存与传输优化方法。方法包括基于NOMA构建V2X车联网场景，然后在V2X车联网场景中建立车辆的传输模型，其中，V2X车联网场景包括宏基站、子基站以及配备缓存功能的车辆提供者，接着基于车辆的传输模型构建服务质量模型并建立优化目标，最后，根据优化目标，对各个视频内容提供者的缓存状态、传输状态和功率进行分配，并得到最优的分配方案。本发明通过引入混合时间尺度的优化模型、协同传输方案和预缓存技术，克服了现有技术中的多连接适应性差、传输不稳定和中心网络负担过重等问题，显著提高了车联网中视频流传输的服务质量和稳定性，适用于高密度动态场景。

本发明授权基于NOMA的车联网多时间尺度内容缓存与传输优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于NOMA的车联网多时间尺度内容缓存与传输优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、首先，基于NOMA在计算机中构建V2X车联网场景，然后在V2X车联网场景中建立车辆的传输模型；所述步骤S1的V2X车联网场景基于非正交多址接入NOMA构建，包括一个宏基站、若干个子基站以及配备缓存功能的车辆提供者，宏基站与存储有视频文件库的内容服务器相连，V2X车联网络中涵盖若干个基础设施提供商，每个基础设施提供商管理若干子基站和车辆提供者，被管理于同一个基础设施提供商下的子基站和车辆提供者作为该基础设施提供商下的内容提供者；所述步骤S1中车辆的传输模型主要由车辆请求缓存模型、车辆分发模型和车载网络分组模型组成，车辆请求缓存模型用于表示内容提供者的缓存状态，车辆分发模型用于表示视频文件在内容提供者和车辆请求者之间的传输状态，车载网络分组模型用于表示车辆请求者在基础设施提供商上接收到的数据比特率；所述步骤S1中车辆请求缓存模型的表达式如下：Cp={cp1,cp2,…,cpf,…,cpF},cpf∈{0,1}∑Ff=1cpf≤Cpmax其中，Cp表示内容提供者p的缓存状态；cpf表示缓存状态，当内容提供者p缓存视频文件f时，则cpf=1，当内容提供者p不缓存视频文件f时，则cpf=0；Cpmax表示内容提供者p的缓存容量限制；f表示被请求的视频文件；F表示视频文件库中视频文件的总数量；所述车辆分发模型的表达式如下：ai,p,rft≤cpf∑Ii=1∑Pip=1ai,p,rft≤Amax∑Rr=1ai,p,rf≤Bi,pmax其中，ai,p,rft表示时隙t内第i个基础设施提供商InPi下的内容提供者p和车辆请求者r之间关于视频文件f的传输状态，若t时刻第i个基础设施提供商InPi下的内容提供者p向车辆请求者r传输缓存视频文件f，则ai,p,rft=1，否则ai,p,rft=0；I表示基础设施提供商的总数量；Pi表示第i个基础设施提供商InPi下的内容提供者的总数量；R表示车辆请求者的总数量；Amax表示与每个车辆请求者能同时关联的内容提供者数量上限；Bi,pmax表示基础设施提供商InPi下内容提供者p能服务的车辆请求者数量上限；ai,p,rf表示所有时隙内第i个基础设施提供商InPi下的内容提供者p和车辆请求者r之间关于视频文件f的传输状态；所述车载网络分组模型的表达式如下：Rrt=∑Ii=1Ri,rt+rbsRi,rt=Wi×log21+γi,rtγi,rt=si,rtIi,rIGIt+Ii,rICIt+σi,rt2si,rt=∑Ff=1pof∑p∈Piai,p,rft×pi,p,r×hi,p,rRc≤Rrt≤Rmax其中，Rrt表示时隙t内车辆请求者r接收到的总数据比特率；rbs表示依赖于远程宏基站的数据传输比特率；Rc表示SVC视频流基础层的比特率；Rmax表示SVC视频流中最高视频质量对应的比特率；Ri,rt表示时隙t内车辆请求者r在基础设施提供商InPi上接收到的数据比特率；Wi表示第i个基础设施提供商InPi的带宽资源；γi,rt表示时隙t内从基础设施提供商InPi到车辆请求者r之间的传输信噪比；si,rt表示时隙t内车辆请求者r经带宽资源Wi接收到的信号期望；Ii,rIGIt表示时隙t内车辆请求者r经带宽资源Wi接收到的组内干扰信号；Ii,rICIt表示时隙t内车辆请求者r经带宽资源Wi接收到的组间干扰信号；σi,rt表示时隙t内车辆请求者r通过带宽资源Wi接收到的噪声功率；pi,p,r表示第i个基础设施提供商InPi下的内容提供者p向车辆请求者r分配的功率；hi,p,r表示第i个基础设施提供商InPi下的内容提供者p向车辆请求者r分配的信道增益；pof表示车辆请求者请求视频文件f的概率；步骤S2、接着，计算机中的处理器基于车辆的传输模型构建车辆的服务质量模型，然后处理器基于车辆的服务质量模型建立优化目标；所述步骤S2具体为：步骤S2.1、首先，按照以下公式处理得到服务质量模型的表达式：QoSrt=anlnbnRrtrrdesir其中，QoSrt表示时隙t内车辆请求者r对应的服务质量；an和bn均表示预设的服务质量模型参数；rrdesir表示车辆请求者r期望的视频数据比特率；Rrt表示时隙t内车辆请求者r接收到的总数据比特率；步骤S2.2、接着，将最大化车辆请求者的平均服务质量作为优化目标，基于服务质量模型按照以下公式得到优化目标，优化目标的函数表达式如下：QoSa’=max{QoSa}=max{1R∑Rr=1QoSrt}其中，QoSa’表示平均服务质量的最大值，QoSa表示平均服务质量；上式中，平均服务质量的最大值基于SCA算法求解得到，在SCA算法中，平均服务质量QoSa的函数表达式如下：QoSa=1T1R∑Tt=1∑Rr=1anlnbnrrgz,dz,ez+hrkrrdesir-ηMaz-Naz-1-▽aNaz-1az–az-1-ηOcz-Pcz-1-▽cPcz-1cz–cz-1其中，T表示时隙总数量；R表示车辆请求者总数量；rrgz,dz,ez表示第z次迭代车辆用户r通过周围车辆传输获得的数据量；hrk表示预设的线性函数；η表示惩罚参数；Ma表示关于传输状态变量ai,p,rf的第一函数；Maz表示第z次迭代函数Ma的值；Na表示关于传输状态变量ai,p,rf的第二函数；Naz表示第z次迭代函数Na的值；Oc表示关于缓存状态变量cpf的第三函数；Ocz表示第z次迭代函数Oc的值；Pc表示关于缓存状态变量cpf的第四函数；Pcz表示第z次迭代函数Pc的值；▽aNa表示函数Na的梯度；▽aNaz表示第z次迭代梯度▽aNa的值；▽cPc表示函数Pc的梯度；▽cPcz表示第z次迭代梯度▽cPc的值；矢量a表示所有传输状态变量ai,p,rf的集合，矢量c表示所有缓存状态变量cpf的集合；所述步骤S2中，第一函数Ma、第二函数Na、第三函数Oc、第四函数Pc的表达式如下：Ma=∑Ii=1∑Pip=1∑Rr=1∑Ff=1ai,p,rfNa=∑Ii=1∑Pip=1∑Rr=1∑Ff=1ai,p,rf2Oc=∑Pip=1∑Ff=1cpfPc=∑Pip=1∑Ff=1cpf2▽aNa=2ai,p,rf▽cPc=2cpf其中，I表示基础设施提供商的总数量；Pi表示第i个基础设施提供商InPi下的内容提供者的总数量；R表示车辆请求者的总数量；F表示视频文件库中视频文件的总数量；ai,p,rf表示所有时隙内第i个基础设施提供商InPi下的内容提供者p和车辆请求者r之间关于视频文件f的传输状态；cpf表示缓存状态；步骤S3、最后，处理器根据所述优化目标，对传输模型进行处理得到V2X车联网场景中各个视频内容提供者的缓存状态、传输状态和功率分配最优方案。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京航空航天大学杭州创新研究院;北京航空航天大学，其通讯地址为：310052 浙江省杭州市滨江区长河街道炬航弄99号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。