河海大学汤静获国家专利权
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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于移动感知的车联网任务卸载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：CN116112896B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202111316763.3，技术领域涉及：H04W4/44；该发明授权一种基于移动感知的车联网任务卸载优化方法是由汤静;李旭杰;吕勇设计研发完成，并于2021-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于移动感知的车联网任务卸载优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于移动感知的车联网任务卸载优化方法，方法包括：1初始化系统参数，包括路边单元相关参数、车辆相关参数、任务相关参数和算法初始参数；2生成计算任务的卸载比例分配向量，向量中每个元素代表对应车辆接收任务的比例；3通过优化任务卸载比例来优化系统的能耗，基于所提出的算法寻找任务卸载的最优解；4按照最优解对应的分配策略进行任务卸载。本发明能快速有效地进行任务卸载计算的优化，有效减小时延并降低卸载计算的成本。
本发明授权一种基于移动感知的车联网任务卸载优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于移动感知的车联网任务卸载优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 1初始化系统参数，所述参数包括路边单元的覆盖半径r、单元中心到道路的垂直距离m、路边单元内的车辆数目k、路边单元与车辆之间的传输带宽、每个时隙的长d、任务的输入数据量I、任务所需的计算资源C、车辆的位置信息； 2随机生成一个计算任务的卸载比例分配向量β＝[β1，β2,...，βk,...βK]，每个元素满足0≤βk≤1和k代表路边单元内车辆的数目； 3对系统能耗的目标函数列出拉格朗日方程，并写出对应的拉格朗日对偶问题； 4根据次梯度法求出拉格朗日乘子λk、μk、θ； 5向量中每个元素βk除以该行所有元素的和，以满足约束条件：0≤βk≤1和 6根据拉格朗日乘子，求出任务分配卸载向量为： 7步骤3-6迭代循环n次，最后根据向量分配对应的任务卸载比例。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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