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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利双层无人机辅助车联网任务卸载与资源调度方法及介质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：CN120186681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510629700.5，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权双层无人机辅助车联网任务卸载与资源调度方法及介质是由刘旭;姚海珊;朱晓荣;杨龙祥;朱洪波设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本双层无人机辅助车联网任务卸载与资源调度方法及介质在说明书摘要公布了：本发明的一种双层无人机辅助车联网任务卸载与资源调度方法及介质，针对现有车辆边缘计算中车辆和路侧单元计算能力和存储能力受限的问题，以及传统固定基础设施在高负载情况下难以满足高实时性和低能耗需求的挑战，采用双层无人机辅助车联网架构，包括上层中继无人机和下层计算无人机，二者协同工作以分担路侧单元无法处理的高负载计算任务。本发明引入信息年龄作为衡量数据新鲜度的指标，并构建了基于信息年龄的任务卸载与资源调度优化模型。采用多智能体双延迟深度确定性策略梯度算法进行模型求解，在动态车联网环境中实现了对路侧单元RSU负载均衡的有效优化，降低系统任务信息年龄和处理能耗。

本发明授权双层无人机辅助车联网任务卸载与资源调度方法及介质在权利要求书中公布了：1.一种双层无人机辅助车联网任务卸载与资源调度方法，其特征在于，包括以下步骤， 步骤一、对双层无人机辅助车联网任务卸载与资源调度进行场景构建； 步骤二、根据不同的任务计算位置，分别建立任务处理时间模型、能耗模型以及信息年龄模型；并基于不同的卸载方式，结合发射功率、计算资源及带宽资源的分配策略，构建以最小化系统平均信息年龄和能耗加权和为目标的优化问题； 步骤三、根据所建立的模型，设计方法进行求解；提出了一种基于MATD3的双层无人机辅助车联网任务卸载和资源调度算法MATD3-DLUTORS，以解决多用户多服务器卸载问题； 步骤一中对双层无人机辅助车联网任务卸载与资源调度进行场景构建，具体如下： 考虑一个由个路侧单元RSU覆盖的城市拓扑结构，并定义路侧单元RSU集合为，每个路侧单元RSU均配备一个边缘服务器，用于处理车辆产生的计算任务；假设有辆车在道路上行驶，，并记为车辆集合；将系统时间离散为一系列时隙，每个时隙的持续时间为，在每个时隙内，每辆车会产生一个计算任务，该任务在车辆本地处理，或通过5G上行链路卸载至路侧单元RSU上进行处理； 设计一个双层无人机辅助车联网架构来分担和处理高负载路侧单元RSU无法完成的计算任务，路侧单元RSU与无人机之间通过5G网络进行任务分配和协调，其中，上层中继无人机位于较高位置，负责将计算密集型任务中继至远处空闲路侧单元RSU执行；而下层计算无人机则携带边缘服务器，悬停于较低的高度直接处理时延敏感型任务；定义无人机集合为，其中为上层中继无人机集合，为下层计算无人机集合； 高负载的位置表示为，上层中继无人机和下层计算无人机在时隙的位置分别表示为和，且； 根据任务的特性，车辆生成的计算任务分为两类：计算密集型任务和时延敏感型任务； 无论是计算密集型任务还是时延敏感型任务，都必须在各自的最大可容忍时延内完成； 基于上述任务特性，将车辆生成的计算任务描述为一个四元组向量；其中，是计算任务单位比特数据所需CPU周期数；为任务的输入数据大小；为任务可以容忍的最大完成时延；表示任务的类型，表示任务为计算密集型任务，表示任务为时延敏感型任务； 任务由车辆本地计算，也可通过V2R无线通信链路卸载到路侧单元RSU上进行处理；其中，车辆与路侧单元RSU之间的接入机制基于信噪比以及路侧单元RSU的当前负载情况来确定； 为权衡信噪比和路侧单元RSU负载情况，引入综合评分函数，以车辆和为例，其综合评分函数定义为： 其中，为车辆和之间的信噪比；为的当前负载占比，为当前计算负载，为最大计算能力；和分别为信噪比和负载占比的权重系数； 引入路侧单元RSU负载占比阈值来表示路侧单元RSU计算负载占其最大计算能力的比例上限，并引入无人机来分担和处理高负载路侧单元RSU上过多的计算任务； 采用双层无人机辅助车联网架构，以优化计算任务卸载、提高系统响应速度，并有效平衡路侧单元RSU的计算负载；具体而言，当某个路侧单元RSU的负载占比未超过负载占比阈值即时，表示该路侧单元RSU处于正常状态，车辆卸载到该路侧单元RSU的计算任务将由路侧单元RSU进行计算；当某个路侧单元RSU的负载占比超过负载占比阈值即时，表示该路侧单元RSU已经处于高负载状态，系统将根据当前任务的时延要求和计算资源需求，动态选择适当的无人机进行辅助计算或任务转发，确保系统能够在路侧单元RSU负载较高但尚未过载时就采取有效措施，从而避免性能急剧下降； 步骤二包括建立双层无人机辅助车联网的车辆任务执行模型，得到最终任务处理时间和能耗，具体包括， S2.1、车辆在本地进行任务计算，获得本地处理时间和总能耗； S2.2、车辆根据信噪比和路侧单元RSU当前负载情况选择接入的路侧单元RSU，并将任务卸载至路侧单元RSU进行计算或中继给相应的无人机； S2.2.1、当路侧单元RSU处于正常状态时，车辆生成的计算任务将在路侧单元RSU上进行处理； S2.2.2、当路侧单元RSU处于高负载状态，若车辆任务为时延敏感型任务，则由下层无人机直接计算； S2.2.3、当路侧单元RSU处于高负载状态，若车辆任务为计算密集型任务，则由上层无人机中继任务至远处空闲的路侧单元RSU进行处理； 步骤三包括，提出了一种基于MATD3的双层无人机辅助车联网任务卸载和资源调度算法MATD3-DLUTORS，以解决多用户多服务器卸载问题，其合作学习机制能够使每个智能体在不同的状态下采取协同的动作，以实现系统级的目标； 首先将双层无人机辅助车联网任务卸载与资源调度问题P重新表述为马尔可夫决策过程，并用四元组来表示，各个元素的具体含义如下： 智能体集合：在本发明的双层无人机辅助车联网系统中，智能体集合代表着所有参与决策并与共享环境交互的主体；智能体集合包含N个车辆、M个路侧单元RSU、O个下层计算无人机以及U个上层中继无人机，总数为；智能体集合具体表示为；每个智能体拥有自己的状态空间和动作空间，并根据当前状态和策略采取相应动作，通过不断交互来完成计算任务卸载和资源调度； 状态空间：在时隙，所有智能体通过不断探索环境来获取当前的环境状态信息，包括：任务卸载时需要传输的任务数据量集合；完成任务单位比特数据所需CPU周期数集合；任务最大可容忍时延集合；任务类型集合；时隙,车辆到路侧单元RSU的信噪比集合；时隙，路侧单元RSU的计算负载集合；状态空间表示为： 动作空间：智能体的动作空间涵盖了智能体卸载决策、计算资源分配以及数据传输时的发射功率和带宽分配集合；因此，智能体的动作空间表示为： 其中，为时隙车辆卸载决策集合；和分别表示时隙智能体处理车辆生成任务所分配的计算资源集合；和分别为车辆到路侧单元RSU的发射功率和传输带宽集合；和分别表示时隙高负载路侧单元RSU到下层计算无人机的发射功率和传输带宽集合；和分别表示时隙高负载路侧单元RSU到上层中继无人机的发射功率和传输带宽集合；和分别表示时隙上层中继无人机到远处路侧单元RSU的发射功率和传输带宽集合； 奖励函数：为了解决多个约束条件限制下的优化问题P，奖励函数的设计包含了信息年龄、任务处理能耗、任务完成时间和距离限制四个部分； 首先，优化问题P的目标是最大限度地减小系统长期平均信息年龄和平均任务处理能耗的加权函数；因此，奖励函数中加入了信息年龄和能耗惩罚项，表示如下： 式中，和分别为信息年龄和能耗的奖励权重系数，用于调节二者在奖励函数中的重要性； 为了保证任务的完成时延不超过任务可容忍最大时延，奖励函数需要考虑时延限制惩罚；当任务的处理时间超过其最大可容忍时延，触发时延惩罚： 其中，是示性函数，当任务的处理时间超过其最大可容忍完成时延时取值为1，否则为0；是用于控制超过时延限制时所受惩罚强度的惩罚系数； 最后，为确保多无人机环境的安全性，奖励函数考虑距离限制的惩罚；当任意两架无人机之间的距离小于最小安全距离时，触发距离惩罚： 其中，是示性函数，当无人机和之间距离小于最小安全距离时取值为1，否则为0；是用于控制超过距离限制时所受惩罚强度的惩罚系数；因此，时隙的奖励函数表示为 。

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