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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利多无人机辅助无线缓存网络时延优化方法及系统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：CN119835684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510300439.4，技术领域涉及：H04W28/02；该发明授权多无人机辅助无线缓存网络时延优化方法及系统是由焦东来;朱桂龙;赵海涛;刘淼;朱春;杨洁设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本多无人机辅助无线缓存网络时延优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了多无人机辅助无线缓存网络时延优化方法及系统，涉及无线缓存网络时延优化技术领域。本发明包括：构建基于无人机剩余电量比例的多无人机和地面基站协同工作的无线缓存网络架构模型；基于无线缓存网络架构模型引入信息年龄作为衡量文件内容新鲜度的指标，完善缓存更新机制。本发明通过构建基于无人机剩余电量比例的多无人机与地面基站协同工作的无线缓存架构，提高了文件分发效率；多无人机协同缓存比单无人机更能有效分担缓存负担，避免因电量或缓存容量限制造成服务中断或延迟；设计的考虑用户位置、活跃度与重要性的加权K‑means算法保证了无人机部署在活跃且重要的用户附近。

本发明授权多无人机辅助无线缓存网络时延优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.多无人机辅助无线缓存网络时延优化方法，多无人机辅助无线缓存网络包括蜂窝网络内的用户、基站以及根据用户请求响应用户的无人机，其特征在于，包括以下步骤： 蜂窝网络区域的用户被分成多个簇，每个簇分别对应无人机进行服务，无人机均配备缓存单元，无人机上的缓存单元用于缓存地面源节点所发布的文件内容，用户对应簇的无人机根据用户请求将缓存的文件内容通过信道传输至用户； 若文件内容位于用户相邻簇中无人机的缓存单元中，相邻簇中无人机的缓存单元传输至用户对应簇中无人机的缓存单元中，用户对应簇的无人机通过信道传输至用户； 以无人机的缓存容量、文件内容的缓存位置、文件内容的新鲜度要求和多无人机辅助无线缓存网络稳定性作为约束条件，采用深度强化学习算法进行优化，以文件内容根据用户请求，多无人机辅助无线缓存网络响应用户速率最大作为目标，进行优化多无人机辅助无线缓存的网络时延； 以无人机的缓存容量、文件内容的缓存位置、文件内容的新鲜度要求和多无人机辅助无线缓存网络稳定性作为约束条件，采用深度强化学习算法进行优化，具体如下： 步骤（81）建立决策变量：定义无人机和无人机的位置分别为和，一组决策变量表示在时隙文件的缓存位置： 其中，时代表缓存节点为无人机，时代表缓存节点为无人机，时代表缓存节点为基站；被定义为时隙各文件的缓存位置，是文件总数； 步骤（82）建立优化目标，优化过程的目标是在各种约束条件下，确定无人机部署位置并找到一组文件缓存决策，实现最小化系统时延，具体目标函数被定义为系统长期时延： 式中，是在时隙的平均服务时延，是期望操作符，表示对括号中的随机变量取期望值，是时间步长，表示极限操作； 步骤（83）设置时延优化决策的约束条件，具体为： 步骤（831）无人机缓存容量约束：无人机的缓存容量有限，缓存在无人机上的文件不能超出其最大缓存数，公式表达为： 式中，是所有文件的统一大小，表示在时隙文件缓存在无人机，是文件总数； 步骤（832）缓存决策约束：每个文件只能缓存在一个节点，公式表达为： 步骤（833）文件内容新鲜度约束：簇一和簇二中的用户对于获取的文件具有时效性要求，从无人机或基站所获取的文件在到达用户端时不能超过文件信息年龄最大界限，公式表达为： 式中，、分别是簇中用户对无人机端、基站端缓存文件的请求速率，、分别是无人机、基站在时隙内的文件缓存集合，、分别是簇中用户对无人机端、基站端单个文件的请求速率，、分别是簇中用户在时隙内接收到无人机端、基站端文件的平均信息年龄； 步骤（834）系统稳定性要求：无人机与基站端的文件请求到达率小于文件请求离开率以确保系统稳定，公式表达为： 式中，、分别是簇中用户对无人机端、基站端缓存文件的请求速率，、分别是在无人机、基站端，簇用户发起的文件请求触发缓存刷新平均概率，、分别是无人机、基站到簇中的用户平均传输速率，是无人机和无人机之间的传输速率，、分别是源节点到无人机、基站的文件刷新速率； 步骤（835）优化问题及其约束条件表达成如下形式： 。

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南京邮电大学，其通讯地址为：210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66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”。