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龙图腾网获悉北京市市政工程研究院;武汉大学;西安交通大学申请的专利特殊场景下多源数据传输与边缘计算一体化设备及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：CN121037912B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511140786.1，技术领域涉及：H04W28/084；该发明授权特殊场景下多源数据传输与边缘计算一体化设备及方法是由孙景来;储昭飞;郭立天;翁磊;王新灵;鲁磊;刘浩;董致宏;周阳;苏越;方慧设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本特殊场景下多源数据传输与边缘计算一体化设备及方法在说明书摘要公布了：本申请涉及特殊场景下多源数据传输与边缘计算一体化设备及方法，具体涉及边缘计算领域，在边缘计算节点，根据传感器布设位置及数据关联性构建时空图谱，每个监测周期，利用图卷积网络提取多源数据的空间拓扑特征，门控循环单元提取节点数据的时序演化特征，通过注意力机制融合空间与时间特征，生成边坡整体稳定状态的预警等级；基于传感器当前数据包与历史序列的KL散度计算信息熵，结合前一周期预警等级及时空图谱中的节点互信息，计算各数据包的时变传输价值；建立计算卸载决策模型，获得任务卸载决策因子，确定在边缘节执行预警计算或将原始数据卸载至云端，并基于时变传输价值对需传输的数据进行动态队列调度与机会式传输。

本发明授权特殊场景下多源数据传输与边缘计算一体化设备及方法在权利要求书中公布了：1.特殊场景下多源数据传输与边缘计算一体化设备，其特征在于，包括以下模块： 特征提取模块，用于在边缘计算节点，根据各监测传感器的布设位置及数据关联性构建时空图谱，其中，节点为传感器，边为传感器间的空间邻近度与数据相关性的加权融合值；在每个监测周期，利用图卷积网络GCN沿所述时空图谱提取当前周期多源监测数据的空间拓扑特征，并利用门控循环单元GRU网络提取各节点监测数据的时序演化特征，通过注意力机制融合所述空间拓扑特征与时序演化特征，生成当前边坡整体稳定状态的预警等级； 任务卸载模块，用于基于各传感器当前周期数据包与历史数据序列的KL散度计算数据信息熵，并结合上一监测周期生成的预警等级以及所述时空图谱中定义的节点间互信息，计算每个数据包的时变传输价值；建立计算卸载决策模型，所述计算卸载决策模型的代价函数综合了边缘计算节点的本地计算时延、基于信道状态信息评估的无线传输时延以及所述时变传输价值，通过求解所述代价函数获得用于当前监测周期数据的计算任务卸载决策因子； 数据传输模块，用于依据所述卸载决策因子，在边缘计算节点执行所述预警等级的计算或将原始数据卸载至云端；并根据计算的时变传输价值，对需传输的本地计算结果或待卸载的原始数据进行非等时非均匀的队列调度与机会式传输； 所述计算每个数据包的时变传输价值，具体为： 通过以下公式计算数据包i的时变传输价值： 其中，为数据信息熵，通过计算当前数据包与所述传感器历史数据序列的KL散度得到；为上一监测周期的预警等级所对应的风险权重；为节点i的邻域数据冗余度，为节点i在所述时空图谱中的所有邻接节点j的数据相关性的算术平均值； 所述建立计算卸载决策模型，具体为： 所述计算卸载决策模型的代价函数定义为时延的价值加权和： 其中，为本地计算任务比例的决策因子；为当前周期所有计算任务所需的总CPU周期数；为边缘计算节点的CPU频率；为待卸载原始数据的总大小；为评估的当前信道带宽；为当前周期所有数据包的时变传输价值之和，为正常数，是惩罚性的权重系数；通过求解使得所述代价函数最小的值作为卸载决策因子。

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北京市市政工程研究院;武汉大学;西安交通大学，其通讯地址为：100037 北京市西城区百万庄大街3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”。

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