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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种动态广义用户NOMA分组CCHN-MEC网络卸载决策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：CN116193546B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202211440680.X，技术领域涉及：H04W52/02；该发明授权一种动态广义用户NOMA分组CCHN-MEC网络卸载决策优化方法是由林世俊;卢宝山;石江宏设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动态广义用户NOMA分组CCHN-MEC网络卸载决策优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种动态广义用户NOMA分组CCHN‑MEC网络卸载决策优化方法，其首先在给定计算卸载比率下，推导得到本地能耗最小化问题的最优解，即次级用户SecondaryUser，SU本地的最优CPU频率分配其次通过凸优化工具求解卸载能耗最小化问题，获得每个NOMA组内为每个SU任务计算分配的CPU频率SU的发射功率与传输时间最后根据基于SAC的深度强化学习算法来学习每个时隙的用户计算卸载比率分配，得到最优的卸载决策。本发明可以大幅节省系统能耗，且具有较低的复杂度。

本发明授权一种动态广义用户NOMA分组CCHN-MEC网络卸载决策优化方法在权利要求书中公布了：1.一种动态广义用户NOMA分组CCHN-MEC网络卸载决策优化方法，CCHN包含一组SU、一组CR路由器和一个SSP；SSP通过已经建立的公共控制信道集中管理SU和CR路由器；CR路由器配备计算资源并充当MEC服务器；相邻小区的上行蜂窝频谱被划分为一系列蜂窝资源块CRB；CRB的分配已经完成，且每个CR路由器都已经分配一个CRB，用于与其相连的SU的数据卸载；其特征在于： 所述决策优化方法具体如下： 步骤1、设置折扣因子，软拷贝因子，最大时隙数，最大轮次； 步骤2、随机初始化Actor的神经网络参数，Critic的主神经网络参数，将Critic的目标神经网络参数初始化，将重放经验池清空，即，当前时隙序号为，当前轮次序号为； 步骤3、随机生成一个卸载比率动作，以获取一个CCHN-MEC环境中的状态； 步骤4、根据状态，SAC智能体输出一个计算卸载比率决策动作; 步骤5、根据卸载比率决策动作，对于每个SU，求解本地能耗最小化问题，获得其本地的最优CPU频率分配； 步骤6、根据卸载比率决策动作，对于每个NOMA组，获得内每个SU的CPU频率； 步骤7、根据卸载比率决策动作，对于每个NOMA组，求解卸载能耗优化问题，获得组内每个SU的发射功率与传输时间； 步骤8、根据步骤5、6和7，计算系统总能耗； 步骤9、根据步骤8，计算当前系统的奖励，并获得下一个状态的状态； 步骤10、将当前时隙的经验存入重放经验池中； 步骤11、如果在重放经验池中的经验数大于最小批数据大小，则从重放经验池中随机抽取数据进行网络训练，以更新网络参数，，，以及温度系数； 步骤12、；如果当前时隙数，则，，若则进入步骤13；否则，返回步骤3； 步骤13、输出Actor的神经网络最优参数，通过该参数，Actor可以输出每个状态下的最优决策动作； 所述步骤5中，本地能耗最小化问题为： （6） 其中，约束表示本地的计算时间不能超过一个时隙长度，约束表示SU的本地计算CPU频率不能超过最大的CPU频率；表示SU的能耗权重，表示SU的计算能耗因子，表示在时隙SU本地的CPU频率，表示在时隙的本地计算的任务数据总量，是每个时隙的长度，表示SU的最大CPU频率； 所述步骤6中，通过以下公式（7）获得内每个SU的CPU频率： 7 其中，表示时隙中SU卸载到CR路由器的任务数据量比率，表示在时隙SU计算1-nat任务数据所需要的CPU周期数，表示在时隙SU总的任务数据量，表示在时隙卸载到CR路由器的SU的NOMA传输时间，是每个时隙的长度。

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