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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于条件风险价值和鲸鱼优化的无人机计算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：CN119364375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411453521.2，技术领域涉及：H04W16/18；该发明授权一种基于条件风险价值和鲸鱼优化的无人机计算卸载方法是由董超;崔灿;贾子晔;吴启晖;张磊设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于条件风险价值和鲸鱼优化的无人机计算卸载方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于条件风险价值和鲸鱼优化的无人机计算卸载方法，包括：构建空‑地链路信道状态信息估计误差不确定集合，构建机会约束模型；联合优化无人机位置部署、卸载决策和资源分配，建立空中边缘计算卸载模型；确定用户和无人机的关联方案；构建最坏条件下任务时延的分布式鲁棒机会约束，并基于条件风险价值理论对分布式鲁棒机会约束进行保守估计，将其转化为二阶锥约束问题；将二阶锥约束问题解耦合为计算资源分配问题和卸载决策问题；求解得到分层空中边缘计算网络中满足多维约束下使得无人机能耗最小化的资源分配和卸载决策方案。本发明有效解决了空地通信链路存在信道状态信息估计误差的情况下网络性能优化问题。

本发明授权一种基于条件风险价值和鲸鱼优化的无人机计算卸载方法在权利要求书中公布了：1.一种基于条件风险价值和鲸鱼优化的无人机计算卸载方法，其特征在于，所述无人机计算卸载方法包括以下步骤： 步骤1：构建分层空中边缘计算网络框架以描述计算资源分配和卸载场景； 步骤2：基于步骤1中所构建的分层空中边缘计算网络框架，结合历史数据统计信息，构建空-地链路信道状态信息估计误差不确定集合，并进一步针对用户任务时延约束构建机会约束模型； 步骤3：基于步骤1中所构建的分层空中边缘计算网络框架和步骤2中得到的机会约束模型，考虑无人机群和高空平台的多维资源约束，联合优化无人机位置部署、卸载决策和资源分配，建立空中边缘计算卸载模型； 步骤4：基于步骤3中所提出的空中边缘计算卸载模型，根据用户分布位置和预设的无人机数量，采用K-means算法对地面用户进行聚类，并在用户簇质心部署无人机，得到无人机部署位置，确定用户和无人机的关联方案； 步骤5：基于步骤2中得到空-地链路信道状态信息估计误差不确定集合，构建最坏条件下任务时延的分布式鲁棒机会约束，并基于条件风险价值理论对分布式鲁棒机会约束进行保守估计，将其转化为二阶锥约束问题； 步骤6：将二阶锥约束问题解耦合为计算资源分配问题和卸载决策问题； 步骤7：利用标准求解器求解计算资源分配问题，得到无人机和高空平台搭载服务器的中央处理器频率分配方案； 步骤8：基于步骤7得到的分配方案，采用惩罚项法将卸载决策问题转化为无约束模型，并利用二进制鲸鱼优化搜索问题可行解； 步骤9：重复步骤7和步骤8，得到分层空中边缘计算网络中满足多维约束下使得无人机能耗最小化的资源分配和卸载决策方案。

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