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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于NOMA的感知数据采集及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：CN116506875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310623500.X，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权基于NOMA的感知数据采集及计算卸载方法是由徐鼎;郝云鹏;李群设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于NOMA的感知数据采集及计算卸载方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于NOMA的感知数据采集及计算卸载方法，通过建立以最大化卸载数据量为目标的基于NOMA的感知数据采集及计算卸载的优化问题模型；对优化问题模型进行简化；将简化后的优化问题模型转化为内外嵌套的两层优化问题；得到终端调度变量和采集及卸载时间分配变量；按照终端调度变量，调度采集终端依次按照采集及卸载时间分配变量在规定时间内基于NOMA进行数据卸载，尚未调度的采集终端则继续进行数据采集；基站在设定时间内按计算资源分配对数据进行计算；该方法，与现有方法相比，能够有效提升数据采集和计算效率，能够实现最大化卸载数据量，且在总计算资源较大时性能提升更为明显。

本发明授权基于NOMA的感知数据采集及计算卸载方法在权利要求书中公布了：1.一种基于NOMA的感知数据采集及计算卸载方法，应用于物联网中的数据采集系统，数据采集系统包括配备有移动边缘计算服务器的基站和若干采集终端，其特征在于：包括以下步骤， S1、建立以最大化卸载数据量为目标的基于NOMA的感知数据采集及计算卸载的优化问题模型，且优化问题模型的优化变量为终端调度变量、计算资源分配变量和时间分配变量，其中，时间分配变量包括采集及卸载时间分配变量和计算时间分配变量； 步骤S1中，建立以最大化卸载数据量为目标的基于NOMA的感知数据采集及计算卸载的优化问题模型P1： P1：， 其中，为终端调度变量π的所有可能排列方式，为采集及卸载时间分配变量，为第个时隙长度，c为计算资源分配变量，为采集终端数量，为序号的采集终端的数据采集速度，为第i+1个时隙长度； 用于表示每个采集终端采集的数据必须卸载给基站的约束C1：； 用于表示分配给所有采集终端的计算能力和不能超过基站配备的移动边缘计算服务器的总计算能力的约束C2：，其中，为基站分配给序号的采集终端的计算资源数，为基站的总计算能力； 用于表示每个采集终端采集的数据必须在基站处计算完成的约束C3：，为基站分配给序号的采集终端的计算资源数，为第个时隙长度； 用于表示个时隙时间的和不能超过总时间的约束C4：，其中，整个数据采集、卸载和计算时间分为个个时隙：第1个时隙长度为分配给所有采集终端进行数据采集，为第个时隙长度，分配给序号的采集终端基于NOMA进行数据卸载和序号的采集终端进行数据采集，第个时隙长度分配给基站用于数据计算，为所有采集终端的数据采集和计算卸载的总时间； 优化变量：终端调度变量，其中，为序号的采集终端按照设定排序方式排序后的序号；采集及卸载时间分配变量，计算时间分配变量即第个时隙长度，计算资源分配变量，其中，为基站分配给序号的采集终端的计算资源数； S2、通过将计算资源分配变量和计算时间分配变量转化为终端调度变量、采集及卸载时间分配变量的函数，对优化问题模型进行简化，简化后的优化问题模型的优化变量为终端调度变量、采集及卸载时间分配变量；具体为， S21、通过令约束C2和约束C3等式成立，得到基站分配给序号的采集终端的计算资源数和第个时隙长度表达式为： ， ； 其中，为采集终端数量，为序号的采集终端的数据采集速度，为第i+1个时隙长度，为基站的总计算能力； S22、进而将优化问题模型P1简化为简化后的优化问题模型P2： P2：， 其中，为终端调度变量π的所有可能排列方式，为采集终端数量，为序号的采集终端的数据采集速度，为第i+1个时隙长度； 约束C1：； 约束C5：； 优化变量：终端调度变量，采集及卸载时间分配变量； S3、将简化后的优化问题模型转化为内外嵌套的两层优化问题，其中，外层优化问题优化终端调度变量，内层优化问题优化采集及卸载时间分配变量； S4、求解两层优化问题分别得到终端调度变量和采集及卸载时间分配变量； S5、根据采集及卸载时间分配变量使所有采集终端在规定时间内进行数据采集；然后按照终端调度变量，调度采集终端依次按照采集及卸载时间分配变量在规定时间内基于NOMA进行数据卸载，尚未调度的采集终端则继续进行数据采集； S6、按照计算时间分配变量和计算资源分配变量，基站在设定时间内按计算资源分配对数据进行计算。

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