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申请/专利权人：湖北工业大学
摘要：本发明提供基于注意力机制的无人机视频流码率自适应传输方法，包括以下步骤：根据无人机视频流传输特点，构建一种边缘设备辅助的无人机视频流传输模型。针对模型中通信环境复杂性造成码率决策不准确的问题，引入Transformer编码器对多个时隙下的信道增益、障碍物遮挡概率、视频流传输状态和无人机剩余能量进行注意力编码，通过建立当前状态和历史状态之间的依赖关系，提高复杂环境的语义表征能力。在此基础上，使用深度强化学习网络在编码后的多时隙环境状态序列上预测最优码率，以达到最大化提升用户体验质量QoE,qualityofexperience和最小化能耗的目的。该方法在满足用户QoE要求和能耗方面具有更好的表现。
主权项：1.基于注意力机制的无人机视频流码率自适应传输方法，其特征在于：该传输方法基于边缘计算技术和D3QN强化学习算法，并且通过注意力机制优化码率决策，实现最大化QoE和最小化无人机能耗的目的，具体包括以下步骤:S1.根据无人机视频流传输特点，建立一个由无人机、边缘设备和地面用户组成的视频流传输系统；S2.建立无人机视频传输系统模型，包括通信模型和能耗模型；S3.构建优化任务，该优化任务的目标是最大化用户QoE，同时最小化无人机能耗；S4.设计深度强化学习网络交互框架，用于解决无人机在边缘环境中传输视频的码率自适应问题。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖北工业大学 基于注意力机制的无人机视频流码率自适应传输方法
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