买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉广州航海学院;广州番禺职业技术学院申请的专利基于RIS协同的任务卸载调度方法及移动边缘计算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：CN120378957B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510242875.0，技术领域涉及：H04W28/084；该发明授权基于RIS协同的任务卸载调度方法及移动边缘计算系统是由周雯;邓单;张国斌;张东亮;杨建坤设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于RIS协同的任务卸载调度方法及移动边缘计算系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于RIS协同的任务卸载调度方法及移动边缘计算系统。本发明所述的方法，包括：获取用户与接入点之间的级联信道信息和噪声功率，并结合一最优能耗目标函数进行任务卸载初始化，生成初始的任务卸载分配迭代节点与最优任务卸载方案；采用基于用户分配的下界分支算法对当前的迭代节点进行分支，并对最优任务卸载方案进行更新，并根据更新的最优任务卸载方案，对当前迭代节点进行剪枝；接着，判断剪枝的迭代节点是否满足迭代条件：若是，则根据最优任务卸载方案对用户计算任务进行卸载分配；若否，则继续迭代。本发明所述的RIS协同的任务卸载调度方法，存在大幅延长用户的续航时间的优点。

本发明授权基于RIS协同的任务卸载调度方法及移动边缘计算系统在权利要求书中公布了：1.一种基于RIS协同的用户任务卸载调度方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取用户与接入点之间的级联信道信息和噪声功率； S2：根据级联信道信息和噪声功率以及一最优能耗目标函数进行任务卸载初始化，生成初始的任务卸载分配迭代节点与最优任务卸载方案；其中，所述初始的任务卸载分配迭代节点，包括初始化的用户分配矩阵、初始化的衍生方案状态和初始化的最小能耗估算值；所述最优能耗目标函数具体为： 式中，表示最优任务卸载方案对应的目标能耗值；表示当前的最优用户分配矩阵，其元素表示第个用户选择第个接入点；表示当前的最优RIS可协调单元的相位调节系数向量； 为本地计算的能耗模型，其当则表示第个用户选择在本地进行计算；为能耗相关系数；为计算复杂度相关系数；为第个用户的本地计算频率；表示第个用户的任务长度；M表示用户总数； 为远程计算模型，为上行链路开销系数，为第个用户的设备发射功率；表示接入点总数；表示第个用户与第个接入点在下的实际数据传输速率，其具体计算表示如下： 式中，表示第个接入点分配至当前用户的带宽；为表示第个用户与第个接入点之间的信道增益向量，并通过Hermite转置；为噪声功率； 所述初始化的最小能耗估算值的计算方法为： ， 式中，为初始化的最小能耗估算值；为当前的用户分配矩阵；为最小能耗估算算法； S3：采用基于用户分配的下界分支算法对当前的任务卸载分配迭代节点进行分支，并对最优任务卸载方案进行更新，获得更新的任务卸载分配迭代节点与最优任务卸载方案；所述下界分支算法包括： 获取当前分支的迭代节点； 对属于叶子节点的所述迭代节点采用RIS相位优化算法进行相位更新，获得当前分支的最优任务卸载方案及对应的目标能耗值，并在该目标能耗值小于当前最优任务卸载方案的目标能耗值时对当前最优任务卸载方案进行更新；对不属于叶子节点的所述迭代节点采用所述最小能耗估算法估算最小能耗估算值，并所述迭代节点进行更新； 随后，在迭代次数小于一迭代条件时重新进行所述下界分支算法运算，否则所述下界分支算法迭代完成； S4：根据更新的最优任务卸载方案的目标能耗值，对任务卸载分配迭代节点进行剪枝操作，获得精炼的任务卸载分配迭代节点； S5：判断精炼的任务卸载分配迭代节点是否满足一分支定界迭代条件：若是，则根据当前的最优任务卸载方案对用户的计算任务进行卸载分配，完成用户任务的卸载调度；若否，则继续执行步骤S3。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广州航海学院;广州番禺职业技术学院，其通讯地址为：510725 广东省广州市黄埔区红山三路101号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。