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龙图腾网获悉微网优联科技(成都)有限公司申请的专利一种基于5G RedCap模组的动态加权边缘计算调度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：CN119854874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510323913.5，技术领域涉及：H04W28/084；该发明授权一种基于5G RedCap模组的动态加权边缘计算调度方法是由文晓;王洪涛;关欣赟;甯杰;孙伟设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于5G RedCap模组的动态加权边缘计算调度方法在说明书摘要公布了：本发明属于边缘计算技术领域，具体涉及一种基于5GRedCap模组的动态加权边缘计算调度方法，所述方法包括：步骤1：对网络中的每个RedCap模组节点进行节点资源感知，计算每个RedCap模组节点在每个时刻的有效计算能力；步骤2：通过分析网络中每个RedCap模组节点的RedCap链路的动态特性，提取每个RedCap模组节点的RedCap链路特征向量；步骤3：对每个任务的资源需求进行建模，并估算在不同RedCap模组节点上的执行时间；步骤4：构建多维度决策矩阵，量化每个任务在每个RedCap模组节点上的执行效益；步骤5：基于多维度决策矩阵，使用拉格朗日松弛方法求解最优任务分配方案。本发明确保任务能够以最优方式进行调度，提高任务执行成功率。

本发明授权一种基于5G RedCap模组的动态加权边缘计算调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于5GRedCap模组的动态加权边缘计算调度方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：对网络中的每个RedCap模组节点进行节点资源感知，计算每个RedCap模组节点在每个时刻的有效计算能力； 步骤2：通过分析网络中每个RedCap模组节点的RedCap链路的动态特性，提取每个RedCap模组节点的RedCap链路特征向量； 步骤3：对每个任务的资源需求进行建模，并估算在不同RedCap模组节点上的执行时间； 步骤4：构建多维度决策矩阵，量化每个任务在每个RedCap模组节点上的执行效益； 步骤5：基于多维度决策矩阵，使用拉格朗日松弛方法求解最优任务分配方案； 步骤1中，通过如下公式，计算每个RedCap模组节点在每个时刻的有效计算能力： ； 其中，为RedCap模组节点在时刻的有效计算能力；为RedCap模组节点的CPU频率；为RedCap模组节点在时刻的CPU利用率，取值范围为0,1；为RedCap模组节点在时刻的系统开销系数，表示系统维护所消耗的计算资源比例；为RedCap模组节点在时刻的温度；为温度阈值，超过此值计算性能开始显著下降，取值范围为70到85；为温度缩放因子，控制温度对性能影响的陡峭程度；为RedCap模组节点在时刻的可用内存；为RedCap模组节点的总内存容量； 步骤2中，通过如下公式，提取每个RedCap模组节点的RedCap链路特征向量： ； 其中，为RedCap模组节点在时刻的RedCap链路特征向量，包含4个维度；为RedCap模组节点在时刻的有效带宽；为RedCap模组节点在时刻的抖动；为参考抖动值；为RedCap模组节点在时刻的往返时延；为系统可接受的最大往返时延；为RedCap模组节点在时刻的物理移动速度，对于固定的RedCap模组节点，该值为0；为参考物理移动速度值；为RedCap模组节点在时刻的信噪比；为系统底噪信噪比；为RedCap模组节点在时刻的信道质量指标，取值范围为0到15；为RedCap模组节点在时刻的包错误率；为RedCap模组节点在时刻的信道切换频率；为误包影响系数，取值范围为5到100；为误包切换频率影响系数，取值范围为2到50； 步骤3中，通过如下公式，估算在不同RedCap模组节点上的执行时间： ； 其中，为任务在RedCap模组节点上在时刻的执行时间；为任务所需的计算操作数；为任务的计算复杂度系数；为任务的输入数据量；为任务的输出数据量； 任务的计算复杂度系数使用如下公式计算得到： ； 其中，为任务的基础复杂度系数，由任务的渐近复杂度确定：对于O1复杂度任务，；对于Ologn复杂度任务，；对于On复杂度任务，；对于Onlogn复杂度任务，；对于On²复杂度任务，；对于On³复杂度任务，；为任务的工作集内存大小，即任务执行过程中频繁访问的内存量；为任务的总内存需求；为内存影响因子，取值为0.2到0.5，反映内存访问对计算性能的影响；为任务的数据依赖度，取值为0或1，表示任务内部计算单元之间的依赖程度：0表示完全并行，无依赖；1表示完全串行，强依赖；为依赖影响因子，取值范围为0.5到1.5；为指令模式系数，根据任务的指令特性确定：对于计算密集型任务，的取值范围为0.8到1.0；对于内存密集型任务，的取值范围为1.2到1.5； 步骤4中，通过如下公式，构建多维度决策矩阵，量化每个任务在每个RedCap模组节点上的执行效益： ； 其中，为任务在RedCap模组节点上在时刻的执行效益；为任务的优先级权重；为任务的截止时间约束；为任务在RedCap模组节点上计算所需能量；为任务在RedCap模组节点上在时刻通信所需能量；为RedCap模组节点在时刻的负载方差，反映负载稳定性；为链路质量特征向量第维的影响因子； 使用如下公式计算得到： ； 其中，为RedCap模组节点的能效系数； 使用如下公式计算得到： 其中，为RedCap模组节点的能效系数；为RedCap模组节点的发送功率；为RedCap模组节点的接收功率； 步骤5中，通过如下公式，基于多维度决策矩阵，使用拉格朗日松弛方法求解最优任务分配方案： ； 其中，为目标函数；为任务分配矩阵，表示任务分配给RedCap模组节点，否则；为RedCap模组节点的计算资源容量约束的拉格朗日乘子，为资源容量约束的拉格朗日乘子向量；为任务的分配约束的拉格朗日乘子，为分配约束的拉格朗日乘子向量；为任务总数；为RedCap模组节点总数；最终的调度决策通过求解以下优化问题获得： ； 其中，和分别为通过次梯度方法迭代求解的最优计算资源容量约束的拉格朗日乘子向量和最优分配约束的拉格朗日乘子向量;为最优的任务分配矩阵。

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