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龙图腾网获悉北京信息科技大学申请的专利一种面向低空城市场景的通信感知计算智能协作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：CN120416917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202510633663.5，技术领域涉及：H04W28/02；该发明授权一种面向低空城市场景的通信感知计算智能协作方法是由贾文悦;潘春雨;王亚飞设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向低空城市场景的通信感知计算智能协作方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向低空城市场景的通信感知计算智能协作方法，所属领域为无线通信领域，包括：通过构建通感算一体化的无人机协同架构，实现通信、感知与计算模块在多节点间的协同执行；在调度策略上，采用联邦TD3强化学习算法对多种资源指标进行联合建模与智能优化，实现对任务处理延迟与节点能耗的整体协调。该方法支持在动态环境中按需调整任务分配策略，能够有效提升资源利用效率，降低系统能耗与执行时延，增强任务响应的稳定性与持续性。

本发明授权一种面向低空城市场景的通信感知计算智能协作方法在权利要求书中公布了：1.一种面向低空城市场景的通信感知计算智能协作方法，其特征在于，包括： 构建基于无人机群的通感算一体化系统架构，所述系统架构包括主无人机、边缘无人机和通信用户，所述主无人机用于对服务区域进行感知服务以及对边缘无人机进行调度与管理，所述边缘无人机用于为通信用户提供通信服务和计算任务处理，并支持任务卸载与资源共享； 建立感知模型，所述感知模型用于描述主无人机在特定区域中正确执行感知任务的概率，以及感知到目标任务的感测效用函数； 建立通信模型，所述通信模型用于描述边缘无人机与通信用户之间的信道增益以及传输速率； 建立计算模型，所述计算模型包括本地计算时延及能耗、传输卸载时延及能耗、边缘计算时延及能耗，以及系统处理任务的总时延和总能耗； 根据所述感知模型、通信模型和计算模型，构建联合优化总时延与总能耗的优化问题，并采用联邦学习与TD3相结合的算法求解所述优化问题，完成对通信、感知与计算资源的智能动态优化调度； 所述优化问题的表达式为： 其中，Z1和Z2分别表示边缘无人机在执行计算任务时的总能耗和总时延的加权因子； 约束条件包括任务卸载率、感知决策二元变量、时延约束、能量约束、发射功率约束和感测任务有效性约束； 所述联邦学习与TD3相结合的算法中，将每个边缘无人机视为智能体并运行一个TD3算法以优化自身任务，各无人机内部TD3算法将神经网络模型的参数同步至部署于主无人机上的中心服务器，中心服务器采用联邦平均方法进行聚合，并将优化后的参数反馈给边缘无人机中的TD3算法； 所述联邦学习与TD3相结合的算法将所述优化问题建模为马尔可夫决策过程，从状态、动作和奖励函数三个方面进行定义； 所述状态为状态空间，表达式为： si＝{E,T,xi,yi,xk,yk,Ri}； 其中，E表示无人机的剩余电量，T是任务完成的最大时延阈值、xi,yi是无人机智能体的位置信息、xk,yk是无人机服务的用户k的位置信息、Ri需要完成的所有任务的剩余数据量； 所述动作的表达式为： ai＝{ε,pi,ωi,ki}； 其中，ε用于表示感知任务的执行决策；ωi＝{ω1,ω2,…,ωN}表示计算任务卸载至其他无人机计算节点上的卸载比例；pi为边缘无人机i的发射功率；ki∈[0,k]代表通信用户分配的相关变量； 所述奖励函数的表达式为： 其中，奖励参数C是一个大于零的常数，S为最小感知精度； 所述计算模型中，本地计算时延的表达式为： 其中，c为处理1bit数据所需的CPU周期数，Ri表示处理任务所包含的数据量，fi为无人机的计算频率，ω为表示任务卸载比例，反映任务中被分配至其它计算节点执行的部分； 基于所述本地计算时延，边缘无人机的本地计算能耗为： 其中，Oi＝Uifi3为有效电容参数； 传输卸载时延的表达式为： 其中，为传输卸载时延； 基于所述无人机传输卸载时延，传输卸载能耗由无人机的发射功率和其传输时延组成，表示为： 其中，为传输卸载能耗； 无人机进行边缘计算时延为： 边缘计算的能耗表示为： 其中，为边缘计算的能耗； 所述系统处理任务的总时延和总能耗的表达式为： 其中，为系统处理任务的总时延，为系统处理任务的总能耗，表示在任务卸载过程中，无人机完成计算所需时间由边缘计算时间和本地计算时间中较长的一方决定。

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