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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种NOMA辅助多无人机边缘计算的资源分配和任务卸载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：CN119300047B 。

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：202411224585.5，技术领域涉及：H04W16/10；该发明授权一种NOMA辅助多无人机边缘计算的资源分配和任务卸载方法及系统是由罗志勇;陆颖设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种NOMA辅助多无人机边缘计算的资源分配和任务卸载方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机边缘计算技术领域，为一种NOMA辅助多无人机边缘计算的资源分配和任务卸载方法及系统。在NOMA辅助多无人机边缘计算场景下部署卸载架构，定义无人机和用户设备相关参数，对用户设备分簇，建立网络通信模型；基于网络通信模型，建立计算模型，确定无人机轨迹、计算资源分配和任务卸载比例的联合优化策略；根据系统模型，确定优化问题的目标函数与约束条件；将优化问题转化为马尔科夫决策过程，将状态归一化，采用MSAC算法，让多架无人机共享神经网络，对马尔科夫决策过程进行求解，根据求解结果实现任务卸载比例、资源分配和多无人机轨迹的联合优化。本发明实现了NOMA辅助多无人机边缘计算系统中所有用户设备总最大时延的最小化。

本发明授权一种NOMA辅助多无人机边缘计算的资源分配和任务卸载方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种NOMA辅助多无人机边缘计算的资源分配和任务卸载方法，其特征在于，包括如下步骤： S10、在NOMA辅助多无人机边缘计算场景下部署卸载架构，定义无人机和用户设备相关参数，对用户设备分簇，建立网络通信模型； S20、基于网络通信模型，建立计算模型，确定无人机轨迹、计算资源分配和任务卸载比例的联合优化策略； S30、根据计算模型和联合优化策略，确定优化问题的目标函数与约束条件； S40、将优化问题转化为马尔科夫决策过程，确定马尔科夫决策过程的环境、状态、动作空间及奖励；将所述状态归一化，采用MSAC算法对马尔科夫决策过程进行求解，根据求解结果实现任务卸载比例、资源分配和多无人机轨迹的联合优化； 所述MSAC算法为基于单智能体SAC算法形成的多智能体SAC算法；MSAC算法中，在将状态输入到神经网络之前，将每架无人机的状态提取并组成一个标准数组，从而让多架无人机共享神经网络；正在服务且连接到神经网络的无人机的位置及其服务的用户设备的信道增益、任务大小，以及无人机剩余电量输入到指定神经元； 步骤S30确定的目标函数为： 约束条件为： 其中，为用户设备k在时隙n本地计算的时延；为在时隙n时用户设备k将卸载比例的任务上传至无人机m所需的传输时间，为在时隙n时无人机m处理用户设备k的上传任务的计算时延；qmn为时隙n时无人机m的位置，Xsize为服务区域的长度，Ysize为服务区域的宽度，Hrange为无人机飞行高度范围；αk,ln表示用户设备k和用户设备l的SIC解码顺序，αl,kn表示用户设备l和用户设备k的SIC解码顺序，gm,kn、gm,ln分别表示由无人机m服务的用户设备k和用户设备l的信道增益；θn为无人机飞行的仰角，为无人机飞行的方位角，Rkn为用户设备k在时隙n的卸载比例；fm,kn为在时隙n时无人机m分给用户设备k的计算资源，fUAV为无人机总的计算资源；在整个服务时间的N个时隙，无人机m处理其服务的用户设备的任务总能量消耗为无人机m飞行能耗为EUAV为无人机电池总能量； 定义βm,kn∈{0,1}为服务指示符，具体为：

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