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龙图腾网恭喜西南大学申请的专利多无人机可扩展视频缓存网络访问时延最小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：CN114980209B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202210580837.2，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权多无人机可扩展视频缓存网络访问时延最小化方法及装置是由詹成;曾彬;黄仁杰;廖婧睿设计研发完成，并于2022-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本多无人机可扩展视频缓存网络访问时延最小化方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种多无人机可扩展视频缓存网络访问时延最小化方法及装置，为多无人机网络中提供可扩展视频编码的分层缓存方案，采用SVC技术对视频文件进行分层编码，通过建立优化模型来刻画用户关联、无人机位置部署和分层缓存放置策略的联合优化问题，最小化网络中所有用户的总视频访问时延。此外，为了解决所建立的组合非凸优化问题，将待优化的问题分解为基于惩罚连续凸逼近P‑SCA的用户关联优化子问题模型和基于惩罚凸差分P‑DC的无人机位置部署和分层缓存放置优化子问题模型，并根据迭代优化算法对所述两个子问题模型交替优化，直到所述迭代优化算法收敛，算法具有低复杂度和有效性，使得在视频访问时延性能方面取得了显著增益。

本发明授权多无人机可扩展视频缓存网络访问时延最小化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多无人机可扩展视频缓存网络访问时延最小化方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：基于支持缓存的多无人机辅助蜂窝网络和设定的多个假设条件，构建无人机缓存模型，其中，所述蜂窝网络包括一个蜂窝基站和M个配备有缓存单元的无人机以及K个地面用户，每个用户sk只能与一个无人机um关联，每个无人机um可以关联多个用户sk；步骤2：采用可扩展视频编码ScalableVideoCoding，SVC技术对视频文件进行分层编码，通过计算空对地链接所需的下载延迟和地对地链接所需的下载延迟这两者的平均时延，确定用户sk解码视频vn的l个分层时，视频访问总时延模型；步骤3：基于对用户关联策略{akm}、无人机位置部署策略{qm}和分层缓存放置策略{Hmnl}联合优化，建立优化问题模型P1,最小化所有地面用户的总视频访问时延；所述步骤3具体包括：将所述优化问题模型P1分解为基于惩罚连续凸逼近P-SCA的用户关联优化子问题模型和基于惩罚凸差分P-DC的无人机位置部署和分层缓存放置优化子问题模型，并根据迭代优化算法对所述两个子问题模型交替优化，直到所述迭代优化算法收敛；所述设定的多个假设条件至少包括：高度假设条件，其中，假设无人机停留在固定的高度H，该高度可以设置为无人机能在它的服务区域内安全飞行的最小高度；用户使用假设条件，其中，假设每个用户只能与一个无人机关联，每个无人机可以关联多个用户，定义一个无人机与用户之间的二元关联变量为akm∈{0,1}，如果地面用户sk与无人机um相关联，则akm＝1，否则akm＝0；视频分层编码假设条件，其中，假设在视频内容库中有N个经过SVC编码的视频，即每个视频文件都被编码成了L层来为用户提供该视频不同的质量服务；用户偏好假设条件，其中，假设用户请求视频文件的概率可以表示为偏斜度参数θ用于刻画用户的请求集中度，θ的值越大，能满足大多数用户请求所需要的视频文件数越少；视频分层分布假设条件，其中，假设用户对L个视频分层的请求满足随机均匀分布，即gnl表示用户对视频vn的第l层请求的偏好度，则视频vn的第l层的请求概率为视频分布请求已知假设条件，其中，通过分析一段时间内的用户请求模式，或者通过机器学习的方法推断请求分布信息，假设视频请求分布是已知的；优化问题模型P1表示为： 以及约束条件为： 其中，Cm为无人机um的缓存容量，dmin代表任意两个无人机之间的最小安全距离；qm为无人机um的水平位置，akm为用户sk与无人机um关联变量，xmnl为缓存决策变量，λnl为视频vn的第l层的请求概率，onl为视频vn的第l层的文件大小，为用户请求vn的第l层的平均时延，为用户sk要想解码视频vn的l个分层时总的视频访问时延。

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