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龙图腾网恭喜大唐三门峡风力发电有限公司;郑州大学;郑州海威光电科技有限公司申请的专利RIS辅助边缘计算的去蜂窝网络用户公平性资源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：CN115243382B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210899949.4，技术领域涉及：H04W72/53；该发明授权RIS辅助边缘计算的去蜂窝网络用户公平性资源分配方法是由李文田;张军涛;郝万明;崔博;焦战威;郑志忠;李娜娜;冯国辉;孙钢灿;王辉;张利峰设计研发完成，并于2022-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本RIS辅助边缘计算的去蜂窝网络用户公平性资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种RIS辅助边缘计算的去蜂窝网络用户公平性资源分配方法，其步骤为：首先，搭建一个IRS辅助边缘计算的去蜂窝网络系统，并计算所有相关信道的信道状态信息；其次，通过联合设计多用户检测MUD矩阵、IRSs的反射波束形成向量、WDs的传输功率和边缘计算资源分配，建立了最小化用户最大延迟的目标优化函数；最后，通过交替迭代的方式对目标优化函数进行联合优化求解，得到卸载数据量、边缘计算资源、IRSs的反射波束形成向量和MUD矩阵的最优值。本发明提出了一种IRS辅助边缘技术的去蜂窝网络系统，由多个BSs和IRSs组成，以改善传输环境。且本发明采用的优化算法具有快速的收敛性，有利于实际实现。

本发明授权RIS辅助边缘计算的去蜂窝网络用户公平性资源分配方法在权利要求书中公布了：1.一种RIS辅助边缘计算的去蜂窝网络用户公平性资源分配方法，其特征在于，其步骤如下：S1、搭建一个IRS辅助边缘计算的去蜂窝网络系统，包括K个单天线WD，I个IRSs和B'个BSs；并计算所有相关信道的信道状态信息；在步骤S1中，相关信道的信道状态信息的计算方法为：第k个WD和第b个BS之间的直射链路表示为从第k个WD到第i个IRS的反射链路表示为第i个IRS到第b个BS间的反射链路表示为表示m×n个复值矩阵的空间；第i个IRS的相移系数向量表示为θi＝[θi,1,θi,2,…,θi,N]T，θi,n∈[0,2π；第i个IRS的对角反射矩阵Θi为： 其中，βi,n∈[0,1]表示IRS元件的反射振幅，表示IRSs集；从第k个WD到第b个BS的等价有效通道hb,k定义为： 设定所有的WDs都以相同的功率传输；表示第b个BS上第k个WD的多用户检测MUD向量；第k个WD在BSs处的检测信号表示为： 其中，Pt表示K个WDs的卸载功率，s＝[s1,s2,...,sj,...,sK]T表示K个WDs信号；sj表示第j个用户的卸载信号；hj＝hd，j+Ghr，j表示从第j个用户到BS的组合信道；表示wb,k的共轭转置，表示wk的共轭转置，hd,b,j表示从第b个基站到第j个用户的直射链路增益，hr,i,j表示从第i个IRS到第j个用户的反射链路增益，代表第b个基站接收到的噪声向量，hd,j表示第j个用户的直射链路增益，是MUD矩阵的第k列，a成立通过定义和b成立通过定义Θ＝diagΘ1,...,ΘI，c成立通过定义hk＝hd,k+GΘhr,k；因此，第k个WD的接收SINR为： 其中，γkwk,θ为第k个WD的接收SINR；σ2表示用户k处的噪声功率，θ为IRSs的反射波束形成向量；用户k的可达速率为Rkwk,θ＝Blog21+γkwk,θ.5；其中，Rkwk,θ表示第k个用户的卸载数据速率，B表示系统带宽；S2、通过联合设计多用户检测MUD矩阵、IRSs的反射波束形成向量、WDs的传输功率和边缘计算资源分配，建立了最小化用户最大延迟的目标优化函数；在步骤S2中，分别构建本地计算延迟模型和边缘计算延迟模型，分别表示为； 其中，为本地计算延迟，为边缘计算延迟；表示第k个WD的CPU周期频率，Lk表示第k个WD的总计算数据量，lk表示第k个WD的卸载数据量，ck表示第k个WD的输入数据的计算复杂度；表示MEC服务器的总计算资源，表示MEC服务器分配给第k个WD的计算资源，满足基于本地计算延迟模型和边缘计算延迟模型，则第k个WD的总延迟表示为： 通过联合优化卸载数据量l＝[l1,l2,...,lK]T、边缘计算资源MUD矩阵W和反射波束形成向量θ来最小化WD的最大延迟，目标优化函数表述为 其中，表示用户索引集，K表示用户总数；式7a为IRS反射系数约束，式7b表示第k个WD的卸载数据量介于0和总输入数据量Lk之间的整数约束；式7c表示分配给所有WDs的计算资源不超过总的边缘计算资源约束；式7e表示第k个WD的单位检测向量约束；S3、引入辅助变量t将目标优化函数转化为目标函数，并利用块坐标下降技术的交替优化算法将目标函数划分为子目标函数I和子目标函数II；所述目标函数为： 7a,7b,7c,7d,7e.8b其中，表示第k个用户的总计算时延，变量为所述子目标函数I为： 子目标函数II为： S4、通过交替迭代的方式对子目标函数I和子目标函数II进行联合优化求解，得到卸载数据量、边缘计算资源、IRSs的反射波束形成向量和MUD矩阵的最优值；联合优化求解的方法为：首先给定W和θ，对卸载数据量l和边缘计算资源fe进行优化；然后，基于得到的l和fe，对MUD矩阵W和反射波束形成向量θ进行优化；重复上述过程，直到收敛；卸载数据量l和边缘计算资源fe的优化方法为：对于给定的W和θ，表述为对于给定的fe，最优的卸载数据量为： 其中，表示对下取整数操作，表示对上取整数操作，并选择的值保证的值如下： 在得到卸载数据大小与边缘计算资源之间的关系后，将式11代入到式9a，将改写成： 首先将12a重新表述为然后，通过对t等分搜索，将等价地转化为以下可行性问题： 其中，是t在第l1次迭代时的值；对于给定的目标延迟通过CVX求解器对进行求解，得到l和fe的最优解；MUD矩阵W和反射波束形成向量θ的优化方法为：根据得到的l和fe，可以简化为优化MUD矩阵W：对于给定的反射波束形成向量θ，可以改写为： 通过固定t来引入以下可行性问题 其中，的最优解是t*，对于任意给定的t≥t*，的有可行的；如果t≤t*，是不可行的；将式15a中的不等式改写为： 其中，B表示信道带宽，pt表示用户卸载功率；根据式17，在任意相位旋转后仍然是可行的；基于此，选择了一组{wk}，满足： 其中，Rex表示实部操作，Imx表示虚部操作；的实部和虚部分别是非负实数和零，如：然后，定义一个矩阵A，其j,k个元素是||.||2表示一个向量的2-范数，基于此，式17可以重新表示为： 其中，表示一个向量，的第k个元素为1、其他元素为零；对于第l次迭代时给定的tl，可以等价地表示为： 使用CVX求解器来求解得到MUD矩阵W的最优解；反射波束形成向量θ的优化：首先定义和因此，有： 其中，和得到W后，可以重新表述为： 基于半定松弛SDR方法求解首先将重新表述为： 其中，Rk,j和分别定义为： 和定义并且满足V≥0，V≥0表示半正定矩阵，rankV＝1；可以重新表示为： 其中，Tr.表示迹操作；在对t进行二分搜索的基础上，通过求解的可行性问题求解 其中，是t在第l2次迭代的值；通过CVX求解器对进行求解，可以找到最优解；基于逐次凸逼近SCA求解对于一个特定的迭代l≥1，首先将vl-1定义为在前一次迭代中获得的v的值；然后，对于给定的可实现的最大WD的边缘计算延迟表示为表示第k个用户的边缘计算时延；首先，根据式22a，引入一个辅助函数其定义为： 如果v,{wk},t是P3.4的一组可行解，有每次迭代求解后，WDs处的最大等于0，即，因此，反射波束形成向量可以通过等价地求解以下优化问题来更新： s.t.22b.当因此，可以通过求解来等价地求解；在给定的tl、和本地点vl-1的情况下，的上界为： 将替换为并引入另一个辅助变量z，可以近似为： 通过CVX求解器对进行求解，得到反射波束形成向量θ的最优解。

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