广东工业大学刘义获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于边缘计算的卫星多跳任务卸载优化方法及系统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：CN119212003B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411372118.7，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权一种基于边缘计算的卫星多跳任务卸载优化方法及系统是由刘义;陈崇炜设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于边缘计算的卫星多跳任务卸载优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘计算的卫星多跳任务卸载优化方法及系统，其中方法包括：当地面用户的接入卫星计算资源不足时，采用按需路由协议，在约束条件下，基于环境勘探信息以系统模型的最小化能耗为目标，得到任务卸载优化问题；将任务卸载优化问题构建为马尔可夫决策过程，并结合深度强化学习算法进行求解，得到任务卸载及路由选择优化策略。在本发明中，在接入卫星计算资源不足的情况下，结合按需路由协议来支持高效的多跳任务传输卸载，使任务在最小跳数基础下，综合考虑能耗，优化从源卫星节点到目的卫星节点路由路径上中间卫星节点的选择，通过多跳动态地到达处理节点，同时最大限度地减少任务卸载过程中整个网络拓扑的控制开销。
本发明授权一种基于边缘计算的卫星多跳任务卸载优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算的卫星多跳任务卸载优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取基于地面用户与低轨道卫星网络的边缘计算网络系统模型的环境勘探信息，根据所述环境勘探信息将地面用户的计算任务选择本地计算或将计算任务卸载至卫星网络计算； 在将计算任务卸载至卫星网络计算时，若地面用户的接入卫星计算资源不足，采用按需路由协议，在满足卫星时间和计算资源的约束条件下，基于所述环境勘探信息以系统模型的最小化能耗为目标，得到任务卸载优化问题； 将任务卸载优化问题构建为马尔可夫决策过程，并结合深度强化学习算法进行求解，得到任务卸载及路由选择优化策略以实现将地面用户的部分任务通过多跳的方式卸载到卫星网络中启用了MEC且计算资源充足的卫星节点上，同时由路由表提供从当前卫星到其他可达卫星的最优路径信息。
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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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