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龙图腾网获悉电子科技大学;电子科技大学广东电子信息工程研究院申请的专利面向群智感知的通感算联合优化方法、设备及储存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：CN115835242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202211207741.8，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权面向群智感知的通感算联合优化方法、设备及储存介质是由李晓倩;秦爽;冯钢;郭新凯设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向群智感知的通感算联合优化方法、设备及储存介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向群智感知的通感算联合优化方法、设备及存储介质，涉及群智感知领域，包括以下步骤：基于感知平台建立通感算联合优化算法；基于当前用户状态信息和网络资源，利用通感算联合优化算法得到感知任务的通感算策略；基于通感算策略，参与感知任务的终端进行感知数据的收集、传输与计算。本发明在联合优化设计此系统下的数据感知、计算和传输策略的技术上，并且还将同时考虑用户选择与带宽分配策略，以实现网络资源的有效利用，大大提升了有限网络资源条件下系统的性能，且很容易在实际系统中得以实现。

本发明授权面向群智感知的通感算联合优化方法、设备及储存介质在权利要求书中公布了：1.一种面向群智感知的通感算联合优化方法,其特征在于,包括以下步骤： 基于感知平台建立通感算联合优化算法； 基于当前用户状态信息和网络资源，利用所述通感算联合优化算法得到感知任务的通感算策略； 基于所述通感算策略，参与感知任务的终端进行感知数据的收集、传输与计算； 所述通感算联合优化算法包括：第一算法，用于求解部分卸载计算模式中基于给定用户选择策略、带宽分配策略下的数据感知策略、数据传输策略与数据计算策略；第二算法，用于基于动态规划方法求解每个用户分配最优的带宽单元个数；第三算法，用于求解二元卸载计算模式中基于给定用户选择策略、带宽分配策略下的数据感知策略、数据传输策略与数据计算策略； 在利用所述通感算联合优化算法得到所述感知任务的通感算策略中，包括：利用第二算法获得在部分卸载计算模式下最佳的带宽分配策略；根据所述带宽分配策略确定用户选择策略；其中，当用户被分配一定量的带宽时，则代表此用户被选择执行此感知任务；反之，则未被选择；根据带宽分配和用户选择策略，利用第一算法获得数据感知策略、数据传输策略以及数据处理策略； 所述根据带宽分配和用户选择策略，确定数据感知策略、数据传输策略以及数据处理策略中，还包括：利用第二算法获得在二元卸载计算模式下最佳的带宽分配策略；根据所述带宽分配策略确定用户选择策略；其中，当用户被分配一定量的带宽时，则代表此用户被选择执行此感知任务；反之，则未被选择；根据带宽分配和用户选择策略，利用第三算法得数据感知策略、数据传输策略以及数据处理策略； 其中，将算法求解转化为联合优化问题，即在时间约束、能量约束和带宽约束的条件下，联合优化设计用户选择变量、带宽分配变量、感知时间、感知数据的本地处理时间、传输感知数据至服务器的时间和发射功率，从而最大化感知任务中处理的感知数据量； 用户选择变量由带宽分配策略决定，即有，因此从上述优化问题中移除变量；感知任务中被处理的数据量不能超过所有被选用户收集的感知数据量，令用户的感知速率，即每秒内收集的感知数据量，为，则用户在时间内收集的感知数据量为；令为计算用户所收集感知数据的一个比特所需要的CPU周期数，则用户在时间内本地处理数据量为，其中为用户的本地计算能力或CPU频率；用户在时间内传输至服务器进行处理的数据量为，其中为用户的上行传输速率，为用户的被分配的上行带宽，为最小带宽分配单元；为了最大化感知任务中被处理的数据量，则必有被处理的数据量等于收集的数据量这一限制条件，即在部分卸载计算模式下有，而在二元卸载计算模式下有，其中为二元变量，用来表征用户的感知数据是否在本地进行处理，也即是说变量可由其他参数决定，因此从上述优化问题中移除变量； 考虑两种计算模式，即部分卸载和二元卸载模式； 部分卸载计算模式，基于数据感知时间，可得到如下优化问题： P1：（4） s.t. （4a） （4b） （4c） （4d） （4e） 其中，式4为目标函数，即最大化感知任务中被处理的数据量或者最大化计算比特数的加权和，其中为加权系数，与感知数据类型有关；式4a和4b为感知任务时间约束，即要求和；式4c为感知设备的能量约束，其中为用户收集单位比特所消耗的能量，为用户本地处理感知数据所消耗的能量，而则为用户传输感知数据所消耗的能量；式4d为带宽约束条件，要求分配给用户的上行带宽为最小分配带宽的整数倍，即为整数；式4e则为用户的发射功率约束，为最大发射功率；当上述优化问题的最优解得到后，最佳的用户选择策略由决定，最佳的感知时间策略由决定； 二元卸载计算模式下，基于数据感知时间 ，有如下所示的优化问题P2： P2：（5） s.t. （5a） （5b） （5c） 其中，式5、5a-5c为二元卸载计算模式下的目标函数、感知任务时间约束和感知设备的能量约束；在二元卸载计算模式下引入了额外的二元变量用来表征用户的感知数据是否在本地进行处理，在此模式下和不能同时大于0。

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