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龙图腾网获悉北京邮电大学;上海航天计算机技术研究所申请的专利一种物联网设备卸载任务至卫星的联合优化方法及装置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：CN120301491B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202510429817.9，技术领域涉及：H04B7/185；该发明授权一种物联网设备卸载任务至卫星的联合优化方法及装置是由周傲;高卫卫;程新;张晓敏;王辉;邱源;李京;李晴;徐梦炜;马骁;张乙然;王尚广设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物联网设备卸载任务至卫星的联合优化方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种物联网设备卸载任务至卫星的联合优化方法及装置，涉及卫星计算技术领域，包括：通过多个物联网设备采集当前环境数据；获取第i个物联网设备在时隙t的观测信息；将所述第i个物联网设备在时隙t的观测信息，输入策略网络，生成卸载决策方案和网络接入选择方案；在卸载决策方案和网络接入选择方案的前提下，使用凸优化模型确定以下至少一项：第s个卫星分配给第i个物联网设备的计算资源量、第i个物联网设备在时隙t的发射功率以及第g个网关在时隙t的发射功率。本发明的联合优化方法通过全面考虑任务卸载、资源分配、功率控制等多个因素，在确保物联网设备能效和服务质量的同时，也提高了系统的资源利用率。

本发明授权一种物联网设备卸载任务至卫星的联合优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种物联网设备卸载任务至卫星的联合优化方法，其特征在于，应用于多个物联网设备、多个网关、多个卫星的三层卸载系统，所述三层卸载系统中，单个物联网设备同时被多个网关覆盖，单个网关同时被多个卫星覆盖；所述方法包括： 通过多个物联网设备采集当前环境数据，当前环境数据包括以下至少一者：图像、温度、风速； 获取第i个物联网设备在时隙t的观测信息； 将所述第i个物联网设备在时隙t的观测信息，输入所述第i个物联网设备本地部署的策略网络，生成卸载决策方案和网络接入选择方案，所述卸载决策方案表征所述第i个物联网设备是否在时隙t通过网关卸载计算任务至卫星，所述网络接入选择方案表征第g个网关是否通过第q个子频段接入第s个卫星；所述第i个物联网设备本地部署的策略网络是通过多智能体深度强化学习模型训练得到的；所述多智能体深度强化学习模型作为外层模型，将每个所述物联网设备建模为一个智能体，独立生成所述卸载决策方案和所述网络接入选择方案；所述观测信息作为所述多智能体深度强化学习模型的输入，实时调整所述策略网络的输出；所述多智能体深度强化学习模型的动作空间通过第i个物联网设备在时隙t是否通过网关卸载计算任务至卫星的第一二元决策变量，以及第g个网关是否通过第q个子频段接入第s个卫星的第二二元决策变量所定义； 在所述卸载决策方案和所述网络接入选择方案的前提下，使用凸优化模型确定以下至少一项：所述第s个卫星分配给所述第i个物联网设备的计算资源量、所述第i个物联网设备在时隙t的发射功率以及所述第g个网关在时隙t的发射功率；所述凸优化模型被配置为独立求解效用最大化问题的多个资源分配子问题，所述多个资源分配子问题作为内层模型与所述外层模型嵌套；所述多个子问题包括用于优化目标网关到目标卫星的发射功率的子问题，以降低上行链路能耗；所述外层模型在确定卸载与接入决策后，所述内层模型依次独立求解多个子问题，各子问题在固定其他变量前提下单独优化，并将当前子问题的解反馈至所述外层模型，所述外层模型根据反馈内层模型所确定的资源分配结果反馈至所述外层模型，用于调整后续卸载决策。

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