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龍圖騰網(wǎng)獲悉沈陽航空航天大學申請的專利一種無人機輔助的移動邊緣網(wǎng)絡(luò)緩存優(yōu)化方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116054905B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211149783.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04B7/185；該發(fā)明授權(quán)一種無人機輔助的移動邊緣網(wǎng)絡(luò)緩存優(yōu)化方法是由林娜;秦宏志;石峻嶺;趙亮;關(guān)云沖設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-09-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種無人機輔助的移動邊緣網(wǎng)絡(luò)緩存優(yōu)化方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了無線通信技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種無人機輔助的移動邊緣網(wǎng)絡(luò)緩存優(yōu)化方法。包括如下步驟：S1:根據(jù)用戶的歷史請求情況，采用在線的實時流行度預測算法，篩選出最受用戶歡迎的文件，得到文件流行度；S2:根據(jù)S1中求得的文件流行度，利用深度強化學習的方法實現(xiàn)緩存內(nèi)容的部署；S3:以步驟S2為基礎(chǔ)，在文件的傳輸過程中利用隱馬爾可夫模型實現(xiàn)無人機的調(diào)度。該方法可以提高網(wǎng)絡(luò)緩存的命中率及無人機的能量利用率，降低緩存內(nèi)容的傳輸時延。

本發(fā)明授權(quán)一種無人機輔助的移動邊緣網(wǎng)絡(luò)緩存優(yōu)化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種無人機輔助的移動邊緣網(wǎng)絡(luò)緩存優(yōu)化方法，其特征在于，包括如下步驟： S1:根據(jù)用戶的歷史請求情況，采用在線的實時流行度預測算法，篩選出最受用戶歡迎的文件，得到文件流行度； S2:根據(jù)S1中求得的文件流行度，利用深度強化學習的方法實現(xiàn)緩存內(nèi)容的部署； S3:以步驟S2為基礎(chǔ)，在文件的傳輸過程中利用隱馬爾可夫模型實現(xiàn)無人機的調(diào)度； S3利用隱馬爾可夫模型實現(xiàn)無人機的調(diào)度算法具體包括如下步驟： S31：確定基于隱馬爾可夫模型的無人機調(diào)度算法的初始參數(shù)； S32：根據(jù)觀測結(jié)果和公式模型，更新參數(shù)； S33：根據(jù)優(yōu)化目標函數(shù)估計隱馬爾科夫模型模型參數(shù)； S34：反復更新S32的參數(shù)，使其收斂于S33的參數(shù)； S31具體為，隱馬爾科夫模型由狀態(tài)、狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣和觀測狀態(tài)組成，用S＝s1,s2,...sN，A＝[aij]|S|*|S|，O＝v1,v2,...vM分別表示隱馬爾科夫模型中的狀態(tài)、狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣和觀測狀態(tài)；S＝s1,s2,...sN是一個有限狀態(tài)集，表示無人機調(diào)度問題中無人機的狀態(tài)，O＝v1,v2,...vM是一個有限的觀測值集；Cmiss表示用戶請求的但并無法傳輸給用戶的一組文件集合，Rmiss是一組被滿足的用戶請求，可以得到集合K＝Cmiss∩Rmiss；A＝[aij]|S|*|S|，aij＝pXt+1＝sj|Xt＝si是狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率；B＝[bjk]，bij＝pOt＝vj|Xt＝si是輸出概率；π＝[π1,π2,...,πN]，πi＝P[q1＝si]為初始狀態(tài)分布；采用符號λ來描述隱馬爾科夫模型參數(shù)，則隱馬爾科夫模型可以用五元組λ＝[S,O,π,A,B]來表示；對于無人機調(diào)度算法，上述狀態(tài)集和概率矩陣在該問題中的具體意義為，S是負責無人機的基站的狀態(tài)，O為每架無人機的觀測狀態(tài)的值，A是狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率；B是vi由可能的基站si完成的觀測概率；由于S和O是兩個獨立的相同的分布變量，推導出以下方程： 其中，Ot+1表示的是隱馬爾科夫模型中的觀測矩陣t+1時刻無人機的狀態(tài)，Xt+1表示的是無人機在t+1時刻的狀態(tài)； 令公式4中的p{Xt+1＝qj,Ot+1＝vt+1}＝αt+1qj,vt+1，則公式4可以寫成： 其中，qj和vt+1分別為t+1時刻觀測矩陣和無人機狀態(tài)的具體值； 根據(jù)轉(zhuǎn)移矩陣和觀測概率矩陣的定義，上述方程可寫為：

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人沈陽航空航天大學，其通訊地址為：110136 遼寧省沈陽市道義經(jīng)濟開發(fā)區(qū)道義南大街37號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。