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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于ISAC的车联网协同感知资源分配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：CN119255377B 。

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：202410988773.9，技术领域涉及：H04W72/0446；该发明授权基于ISAC的车联网协同感知资源分配方法是由陈前斌;李松林;唐伦设计研发完成，并于2024-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ISAC的车联网协同感知资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于ISAC的车联网协同感知资源分配方法，属于移动通信技术领域。其包括：构建基于相对位置的多层协同感知关心区域方案；根据当前车辆的感知关心区域与路测单元、其他车联网车辆的相对位置确认共同感知者；构建基于时分动态帧结构的ISAC时间分配方案，获取共同感知者的雷达感测持续时间的总感知互信息SMI、通信持续时间的平均通信速率以及各个处理方式的执行延迟；建立以最小化协同感知任务完成延迟为目标的感知任务分配、卸载和计算资源分配的联合问题；采用混合动作空间的多智能体深度确定性策略梯度算法求解优化问题得到资源分配方案。本发明能够对车联网协同感知资源分配策略进行优化，降低协同感知的执行延迟。

本发明授权基于ISAC的车联网协同感知资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ISAC的车联网协同感知资源分配方法，其特征在于：其包括以下步骤： S1、在车联网场景下构建基于相对位置的多层协同感知关心区域方案； S2、根据当前车辆的感知关心区域与路测单元、其他车联网车辆的相对位置确认共同感知者； S3、构建基于时分动态帧结构的通感一体化ISAC时间分配方案，获取共同感知者的雷达感测持续时间的总感知互信息SMI、通信持续时间的平均通信速率以及各个处理方式的执行延迟； S4、建立以最小化协同感知任务完成延迟为目标的感知任务分配、卸载和计算资源分配的联合问题； S5、采用混合动作空间的多智能体深度确定性策略梯度算法求解优化问题得到最小任务完成延迟的资源分配方案； 在步骤S1中，车联网场景包括若干车联网自动车辆CAV、若干路测单元RSU以及若干移动边缘服务器MES，CAV通过各种传感器采集车内外数据，沿路部署的若干RSU通过高速有线链路相互连接，每个RSU均通过有线链路与MES连接； 当前CAV根据感知关心区域中的RSU和其他CAV的相对位置选择共同感知者，当前CAV或共同感知者对于感知数据的处理包括本地处理和卸载处理； 设N＝{1,...,i,...,N}为系统中CAV的集合，感知关心区域为PPAC，PRSU表示RSU的覆盖范围，当前车辆v1无法感知PPAC中的所有区域，将PPAC分为P1、Pf和Pb，P1为v1视野范围内的区域，Pf和Pb分别为v1前后的遮挡区域，则： PPAC＝P1+Pf+Pb 将三个区域的感知任务分别定义为T1，Tf，Tb，CAV感知关心区域的感知任务表示为： TPAC＝T1+Tf+Tb CAV进行感知任务处理的方式包括本地处理或者卸载处理。

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