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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于V2V和V2I通信的车联网联合任务卸载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：CN117768860B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202311700446.0，技术领域涉及：H04W4/44；该发明授权基于V2V和V2I通信的车联网联合任务卸载方法是由陶洋;邸宏杰;徐非凡;刘羽婷设计研发完成，并于2023-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于V2V和V2I通信的车联网联合任务卸载方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于V2V和V2I通信的车联网联合任务卸载方法，属于无线通信领域。该方法包括：S1：构建系统的任务卸载模型，包括本地计算模型和边缘卸载模型；S2：根据系统的任务卸载模型计算任务执行的时延和能耗，并综合考虑任务的总时延、总能耗以及系统服务率构建用户体验质量模型；S3：基于系统的任务卸载模型和用户体验质量模型，构建包括状态空间、动作空间和奖励函数的强化学习模型；S4：采用双延迟深度确定性策略梯度算法求解强化学习模型，以获得模型的最优解。本发明通过充分挖掘场景中车辆的空闲计算资源，在保证系统服务率的同时降低用户侧的能量消耗，从而提高用户体验质量。

本发明授权基于V2V和V2I通信的车联网联合任务卸载方法在权利要求书中公布了：1.一种基于V2V和V2I通信的车联网联合任务卸载方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤： S1：构建系统的任务卸载模型，包括本地计算模型和边缘卸载模型； S2：根据系统的任务卸载模型计算任务执行的时延和能耗，并综合考虑任务的总时延、总能耗以及系统服务率构建用户体验质量模型； S3：基于系统的任务卸载模型和用户体验质量模型，构建包括状态空间、动作空间和奖励函数的强化学习模型； S4：采用双延迟深度确定性策略梯度算法求解强化学习模型，以获得模型的最优解； 步骤S1中，构建系统的任务卸载模型，具体包括：考虑一个具有两条双向通行的交叉路段的典型车联网场景，该场景包括一个携带有计算单元的边缘服务器和个移动车辆，记为，其中元素表示边缘服务器；为了充分挖掘和利用车辆的空闲计算资源，将道路上的车辆分为产生计算任务的任务车辆集合和提供计算服务的服务车辆集合；在不同时刻，车辆作为服务车辆或者任务车辆的角色并不是一成不变的；任务车辆到达的计算任务选择在本地执行、卸载到边缘服务器执行或者卸载到服务车辆执行；基于所述车联网场景，系统的任务卸载模型包括本地计算模型和边缘卸载模型； 所述本地计算模型指在本地执行车辆到达的任务，任务处理的时延和能耗分别表示为： 其中，表示t时刻任务车辆i产生的任务在本地执行的计算时延；表示t时刻系统分配的CPU计算频率；车辆i为本地计算任务分配的计算资源不能超过其计算能力；表示计算任务的大小；表示任务的计算复杂度；表示t时刻任务车辆i产生的任务在本地执行的能量消耗，是一个与设备芯片体系结构相关的常数； 所述边缘卸载模型指将任务卸载到有空闲计算资源的边缘服务节点包括服务车辆和边缘服务器上执行，任务处理的时延和能耗分别表示为： 其中，表示t时刻任务车辆i产生的任务卸载到服务节点j执行的计算时延，表示t时刻任务车辆i产生的任务卸载到服务节点j执行的传输时延；表示任务数据传输能耗，表示任务执行能耗；表示t时刻服务节点j为任务分配的CPU计算频率；服务节点j分配的计算资源总和不能超过服务节点j的计算能力；表示t时刻从任务车辆i到服务节点j的上行链路数据传输速率，其计算公式为： 其中，表示系统带宽大小；表示t时刻分配给任务车辆i的带宽百分比；表示任务车辆i与服务节点j之间链路的信噪比，表示为，分别表示t时刻任务车辆i的发射功率和信道增益，表示加性高斯白噪声； 当车辆i的任务卸载到服务车辆j执行时，车辆i与车辆j之间的通信距离不能超过最大V2V通信距离L；任务执行完成后的结果通过V2V或者V2I中继通信返回给车辆i；任务结果从计算节点返回过程的传输时延忽略不计； 构建的用户体验质量模型为： 其中，表示系统效用函数，，表示用户对时延和能耗的偏好程度，；为系统的服务率，t表示时刻系统成功服务的任务数与到达的计算任务总数的比值，表示惩罚系数；和分别表示任务在本地处理的时间和能耗；表示t时刻车辆i的任务卸载决策；表示服务节点j为任务已分配的CPU计算频率；表示系统已分配的CPU计算频率；约束C1保证服务节点已分配的计算资源总和不能超过服务节点计算能力；约束C2保证任务在本地计算时已分配的计算资源不能超过车辆的计算能力；约束C3保证系统分配的带宽资源总和不能超过其系统带宽容量；约束C4和C5保证任务只能选择在本地或者边缘服务节点中的一个节点执行；约束C6保证V2V通信距离不能超过其最大通信距离。

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