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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种低空边缘网络抗故障任务迁移与DNN自适应分割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：CN121508633B 。

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：202610031371.9，技术领域涉及：H04B7/185；该发明授权一种低空边缘网络抗故障任务迁移与DNN自适应分割方法是由杨慧;李斌;孟姝曼;徐俊杰;杨冬东设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低空边缘网络抗故障任务迁移与DNN自适应分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种低空边缘网络抗故障任务迁移与DNN自适应分割方法，包括：构建多无人机辅助MEC系统，通过DNN自适应划分策略进行DNN任务划分；构建故障迁移模型，将失效无人机上未完成的DNN任务迁移至正常无人机；将多无人机辅助MEC系统的加权能耗最小化问题重构为马尔可夫决策过程，通过与环境的交互学习最优策略；构建DKSAC‑PER联合优化框架，通过丁克尔巴赫变换优化传输功率，通过拉格朗日乘子法进行计算资源分配优化，通过SAC‑PER算法计算当前步的奖励值并更新网络参数，求解复杂的混合决策空间。本发明能够自主调整剩余无人机的飞行轨迹并重新分配计算负载，极大地提升了系统在恶劣环境下的生存能力。

本发明授权一种低空边缘网络抗故障任务迁移与DNN自适应分割方法在权利要求书中公布了：1.一种低空边缘网络抗故障任务迁移与DNN自适应分割方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、构建多无人机辅助MEC系统，由地面移动设备层和空中无人机边缘层组成，采用三维笛卡尔坐标系对无人机和移动设备的位置进行建模； 步骤2、将多无人机辅助MEC系统中每个移动设备产生的计算任务作为DNN推理任务，以加权能耗作为性能指标，通过DNN自适应划分策略进行DNN任务划分； 步骤3、构建故障迁移模型，通过定义无人机状态变量和任务迁移决策变量，将失效无人机上未完成的DNN任务迁移至正常无人机； 步骤4、将多无人机辅助MEC系统的加权能耗最小化问题重构为马尔可夫决策过程，将复杂动态环境映射为强化学习智能体观测空间，通过与环境的交互学习最优策略； 步骤5、构建DKSAC-PER联合优化框架对混合决策空间进行求解，包括： 步骤5.1、通过丁克尔巴赫变换优化传输功率，引入辅助变量，将非凸问题转化为凸优化问题，交替更新传输功率和辅助变量，直至收敛，得到最优传输功率； 步骤5.2、通过拉格朗日乘子法进行计算资源分配优化，引入时延约束和无人机计算容量约束，利用KKT条件推导最优计算资源分配的闭式解，确定最优计算资源分配方案； 步骤5.3、通过SAC-PER算法计算当前步的奖励值并更新网络参数，求解复杂的混合决策空间； 步骤6、将传输功率的优化嵌入强化学习的每一步训练，通过智能体Actor网络给出当前的关联策略、分割决策和轨迹优化动作，通过Critic网络评估动作价值，并引入优先经验回放机制提升样本效率，得到能够自适应应对动态环境与设备故障的加权能耗最小化联合优化策略。

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