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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明公开了一种分层架构下的无人机网络动态任务卸载方法，通过监测节点相对位置、速度、方向及网络节点的资源状况，预测节点间链路的持续时间，并更新带有任务处理能力及通信状态的可卸载列表，再通过引入两级任务分配机制，基于强化学习算法，无人机节点学习并执行任务卸载决策，将任务有效分配至可卸载列表中的节点，接着上层节点接收任务后，通过实时监测上层邻居节点的任务处理能力及通信状态，将任务交给完成时间最少的上层节点进行处理。本发明的方法显著提升了无人机处理计算密集型任务的网络效率和响应速度，增强复杂空中分层网络对动态环境变化适应性，为优化任务分配和资源管理提供一种高效的解决策略。
主权项：1.一种分层架构下的无人机网络动态任务卸载方法，具体步骤如下：S1、建立空中分层网络系统模型，初始化无人机的id、位置、任务大小、最小拆分单位、任务时间要求、计算能力及任务队列大小，空中边缘网络节点的id、位置、计算能力及任务队列大小；S2、每个无人机节点维护一个可卸载列表，通过信息交互获取实时邻居信息，包括邻居无人机及上层网络节点的位置、速度、飞行方向以及任务处理能力，并预测节点间链路持续时间及平均链路传输速率，将获取的邻居信息更新到可卸载列表；S3、将每个无人机节点作为智能体，当无人机产生任务后，对其可卸载列表中的节点状态信息进行维护，使用强化学习算法对任务卸载问题进行求解，将任务分配至可卸载列表中的有效节点；S4、基于步骤S3，上层节点接收任务后，通过实时监测上层邻居网络状态及任务处理能力，维护邻居信息表，依次将任务分配到完成时间最少的上层节点进行处理，节点处理后将结果返回。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种分层架构下的无人机网络动态任务卸载方法
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