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龙图腾网获悉中国人民武装警察部队工程大学申请的专利战场动态数据采集时效性优化方法、装置及计算机设备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：CN115509759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202211244117.5，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权战场动态数据采集时效性优化方法、装置及计算机设备是由郑会吉;崔翛龙;张友善;邱鑫源设计研发完成，并于2022-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本战场动态数据采集时效性优化方法、装置及计算机设备在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了战场动态数据采集时效性优化方法、装置及计算机设备。所述方法包括：获取环境数据动态采集信号；将移动终端数据的平均信息年龄转换为数学问题；将所述数学问题输入至融合注意力机制的Actor‑Critic网络模型中进行带宽分配比例集合计算，以得到计算结果；利用所述计算结果分配边缘服务器，以进行所述环境数据的卸载计算。其中，融合注意力机制的Actor‑Critic网络模型部署在移动终端和边缘服务器上。通过实施本发明实施例的方法可实现提高动态数据采集的时效性。

本发明授权战场动态数据采集时效性优化方法、装置及计算机设备在权利要求书中公布了：1.战场动态数据采集时效性优化方法，其特征在于，包括： 获取环境数据动态采集信号； 将移动终端数据的平均信息年龄转换为数学问题；其中，信息年龄定义为在两个时间片之差，包括数据生成时间戳与当前时间片的差值； 将所述数学问题输入至融合注意力机制的Actor-Critic网络模型中进行带宽分配比例集合计算，以得到计算结果；具体地，在所有智能体上部署了ActorCritic网络模型，首先，Actor-Critic网络模型的基本要素： 状态：移动终端智能体的状态S包括采集数据的位置，边缘服务器的位置及可用资源，需要卸载的数据信息，自身的两个队列状态、分配的带宽及信道状态，可表示为s＝[l,I,B,w]；其中，l表示移动终端和边缘服务器的位置信息，I表示需要卸载的数据信息，B表示自身的两个队列状态，w表示分配的带宽，边缘服务器智能体的状态则包含所有移动终端的状态； 动作：包括预处理策略和卸载策略，可表示为：ant＝[cacnt,offnt]；同时，边缘服务器为各移动终端分配带宽，边缘服务器的动作就是带宽分配比例集合，可表示为： ；其中，为移动终端和边缘服务器的带宽分配率，m为边缘服务器，n为移动终端； 奖励：将的相反数作为智能体的奖励，表示为： 将考虑了其他智能体信息的价值函数表示为： ； 其中，表示神经网络，表示一个集成函数；表示其它智能体权重和的编码值，表示其它智能体的贡献，其计算公式为： ； ； 其中，是由其它智能体的动作和状态代入集成函数编码得到，同理，代入智能体n的动作和状态可编码得；归一化和的相似度后，经过softmax层产生权重，在此过程中，将转化为“key”，将转化为“query”;先将与一个共同矩阵Y做线性变换，再代入一个非线性函数L可得到编码值； 利用所述计算结果分配边缘服务器，以进行所述环境数据的卸载计算； 所述将移动终端数据的平均信息年龄转换为数学问题，包括： 将移动终端数据的平均信息年龄的优化问题建模为一个最小化所有移动终端数据的平均信息年龄的马尔可夫过程，以得到数学问题，具体地，引入AoI来分析战场动态数据采集系统中数据的时效性，以最小化所有移动终端平均AoI为目标的优化问题，并将此问题建模为一个马尔可夫过程，对于优化问题的解答采用一种加入注意力机制的深度强化学习多智能体协同算法，通过智能体与环境的不断交互以及采用联邦的方法训练智能体，进行计算卸载和资源分配。

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