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申请/专利权人：南京航空航天大学

摘要：本发明提供一种基于模型分割的无人机群协同推理方法和系统，其中方法包括在无人机群中的每架无人机上部署相同的训练好的深度学习模型；将一架无人机作为源无人机，在接收到推理任务请求后，将推理任务发送至无人机群内剩余全部无人机；在剩余全部无人机接收到源无人机发送的推理任务后，分别对自身状态和可用资源进行统计评估，同时对与其他无人机的信道情况进行感知，将统计评估结果和感知结果反馈给源无人机；根据反馈的结果将推理任务按照深度学习模型的层结构和层数量划分为多个子任务，将子任务分配至满足要求的无人机执行，每架无人机仅执行一个子任务。本发明通过在无人机群上部署深度学习模型，并通过多机协同推理，提高任务执行效率。

主权项：1.一种基于模型分割的无人机群协同推理方法，其特征在于，包括：在无人机群中的每架无人机上部署相同的训练好的深度学习模型；将一架无人机作为源无人机，在接收到推理任务请求后，将推理任务发送至无人机群内剩余全部无人机；在剩余全部无人机接收到源无人机发送的推理任务后，分别对自身状态和可用资源进行统计评估，同时对与其他无人机的信道情况进行感知，将统计评估结果和感知结果反馈给源无人机；根据反馈的结果将推理任务按照深度学习模型的层结构和层数量划分为多个子任务，将子任务分配至满足要求的无人机执行，每架无人机仅执行一个子任务；所述根据反馈的结果将推理任务按照深度学习模型的层结构和层数量划分为多个子任务，将子任务分配至满足要求的无人机执行，每架无人机仅执行一个子任务，包括：当深度学习模型的目标层被分割为多个子任务执行单元，一个子任务执行单元执行一个子任务，根据以下公式计算多架无人机执行目标层推理任务的计算时延和传输时延的和： 其中，t1l为目标层被分割为多个子任务执行单元情况下，无人机群接收第l-1层输出数据时延与执行第l层推理任务时延的和，第l层为目标层；cl,n为执行第l层推理任务的第n架无人机所需的计算量；fn为第n架无人机的每秒的加乘法操作次数；Wl-1,n为执行第l层推理任务的第n架无人机接收第l-1层输出的数据大小；ρn为第n架无人机的信号传输速率；第l层推理任务由多架无人机并行处理，第l层推理任务的计算时延表示为被选中无人机中最大的计算时延；传输时延表示执行第l层推理任务的无人机接收第l-1层推理任务输出之和的时间，将执行第l层的总时延最小的多架无人机作为第l层推理任务的执行机。

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