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龙图腾网恭喜厦门大学申请的专利VR系统卸载成本最小化的通信和计算资源的联合分配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：CN116016502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202211533804.9，技术领域涉及：H04L67/10；该发明授权VR系统卸载成本最小化的通信和计算资源的联合分配方法是由林世俊;曾婉钰;卢宝山;石江宏设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本VR系统卸载成本最小化的通信和计算资源的联合分配方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种在CCHN中基于NOMA‑MEC的VR系统卸载成本最小化的通信和计算资源的联合分配方法，其可以在VR设备的卸载决策αm和蜂窝资源块选择βm,n已知的情况下，利用连续凸逼近算法联合优化下行传输功率pm，下行传输时间MEC服务器计算频率和VR设备计算频率本发明能够在满足VR设备时延和能耗的约束下，通过合理分配通信和计算资源，实现VR设备在NOMA‑MEC系统下的CCHN总计算卸载成本最小化，且具有较低复杂度。

本发明授权VR系统卸载成本最小化的通信和计算资源的联合分配方法在权利要求书中公布了：1.一种在CCHN中基于NOMA-MEC的VR系统卸载成本最小化的通信和计算资源的联合分配方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1、网络中放置一组VR设备和一组可用的给定VR设备的卸载决策αm和CRB选择βm,n；给定初始步长θ0和步长更新因子δ，初始迭代索引koff＝1和kloc＝1，最大迭代次数Γ；步骤2、生成卸载VR设备集本地VR设备集卸载CRB集本地CRB集并进一步将卸载VR设备集和本地VR设备集表示为和步骤3、在卸载VR设备集和卸载CRB集下，获得卸载通信和计算资源分配问题P1的目标函数和约束；步骤4、进行卸载通信和计算资源分配问题P1的约束等价转换；步骤5、随机生成满足卸载通信和计算资源分配问题P1约束的初始可行解集，即步骤6、卸载通信和计算资源分配问题P1的凸逼近，获得凸问题P2；步骤7、解决凸问题P2得到解并更新最优解步骤8、更新问题P2约束的可行解集其中θkoff是步长，其更新方式为θkoff＝θkoff-11-δθkoff-1；步骤9、koff＝koff+1，迭代次数koff＞Γ时进入步骤10，否则进入步骤6；步骤10、在本地VR设备集和本地CRB集下，获得本地通信和计算资源分配问题P3的目标函数和约束；步骤11、进行本地通信和计算资源分配问题P3的约束等价转换；步骤12、随机生成满足本地通信和计算资源分配问题P3约束的初始可行解集，即步骤13、本地通信和计算资源分配问题P3的凸逼近，获得凸问题P4；步骤14、解决凸问题P4得到解并更新最优解步骤15、更新问题P4约束的可行解集其中θkloc是步长，其更新方式为θkloc＝θkloc-11-δθkloc-1；步骤16、kloc＝kloc+1，迭代次数kloc＞Γ时进入步骤17，否则进入步骤13；步骤17、输出在给定VR设备的卸载决策αm和CRB选择βm,n下的卸载通信和计算资源分配问题解集和本地通信和计算资源分配问题解集对应的卸载成本和本地成本以及系统成本所述步骤3中，卸载通信和计算资源分配问题P1的目标函数和约束如下：1目标函数：卸载成本Coff计算为VR设备的MEC服务器计算成本MEC服务器传输成本和CRB频谱占用成本 其中，ηMEC＞0为MEC服务器每消耗单位能量需要支付的费用，为VR设备占用每单位时间CRBn需要支付的费用，κMEC＞0为MEC服务器有效电容系数；Im为任务的2DFOVs数据大小，ρm为处理一个位需要的CPU周期数；为MEC服务器分配给VR设备m的计算频率，pm为VR设备m分配到的下行传输功率，为使用CRBn的下行传输时间；2约束C1：MEC服务器计算资源有限，分配给VR设备的计算频率之和不能超过MEC最大计算频率 3约束C2：令表示使用CRBn的下行传输时间，为了保证VR设备m所需数据的传输，有 其中，Om是3DFOVs的数据大小，Rm是VR设备m的可达数据率；4约束C3：VR设备允许共享相邻蜂窝单元的CRB的前提是，对相邻蜂窝单元中的基站造成的干扰不超过给定的最大值， 其中，是与CRBn相关的第q个BS与VR设备m间的信道增益，是与CRBn相关的第q个BS的最大允许干扰；5约束C4：VR设备m的总时延表示为MEC服务器计算时延与下行传输时延之和，需要在给定最后期限前完成， 6约束C5：VR设备m的总能耗计算为接收能耗，不能超过VR设备可承受的最大能耗 其中，是接受能耗；所述步骤4具体如下：1引入辅助变量将问题P1的C2约束转换为以下三个等价的约束： 2引入辅助变量将问题P1的C4约束转换为以下两个等价的约束： 所述步骤6中，凸逼近处理如下：在上一次迭代的解集上：1P1目标函数Coff的凸逼近：Coff中非凸项的凸逼近为 其中于是，在第koff+1次迭代中，P1目标函数Coff的凸逼近为 2步骤4的1中三个等价后的约束在Ψoffkoff上的凸逼近分别为 3步骤4的2中等价后的第二个约束在Ψoffkoff上的凸逼近为 4根据步骤6123生成问题P1在第koff+1次迭代中，获得上的凸问题P2；所述步骤10中，本地通信和计算资源分配问题P3的目标函数和约束具体如下：1目标函数：本地成本Cloc计算为VR设备的MEC服务器传输成本和CRB频谱占用成本 2约束C6：令表示使用CRBn的下行传输时间，为了保证VR设备m所需数据的传输，有 3约束C7：VR设备允许共享相邻蜂窝单元的CRB的前提是，对相邻蜂窝单元中的BS造成的干扰不超过给定的最大值， 4约束C8：VR设备m的总时延表示为本地计算时延与下行传输时延之和，需要在给定最后期限前完成， 其中，是VR设备本地计算频率；5约束C9：VR设备m的总能耗计算为接收能耗和本地计算能耗之和，不能超过VR设备可承受的最大能耗 其中κLOC＞0为VR设备有效电容系数；所述步骤11具体如下：1引入辅助变量将问题P3的约束C6转换为以下三个等价的约束： 2引入辅助变量将问题P3的约束C8转换为以下两个等价的约束： 所述步骤13中，凸逼近处理如下：在上一次迭代的解集上：1P3目标函数Cloc的凸逼近为 2步骤111中三个等价后的约束在Ψlockloc上的凸逼近分别为 3步骤112中等价后的第二个约束在Ψlockloc上的凸逼近为 4根据步骤13的123生成问题P3在第kloc+1次迭代中，获得上的凸问题P4。

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