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边缘计算中基于强化学习的无人机任务卸载方法及系统

📄 申请号：CN202010675018.7 📄 发布日：2026/04/28

著录项目信息

申请日

2020-07-14

公开号

CN111787509A

公开日

2020-10-16

申请人

中南大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04W4_44

IPC 分类号

H04W4_44 , H04W24_02 , H04W24_06 ,

技术画像

所属领域

边缘计算边缘计算强化学习无人机通信

应用场景

无人机任务卸载, 移动边缘计算, 无线网络优化, 智能交通, 应急通信

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摘要

本发明提供了一种边缘计算中基于强化学习的无人机任务卸载方法及系统，包括：步骤1，根据无人机到边缘节点的距离、边缘节点处理能力、切换节点对任务完成时间和能耗的影响建立基于边缘计算的无人机目标追踪的系统模型。本发明根据无人机到边缘节点的距离、边缘节点处理能力、切换节点对任务完成时间和能耗的影响，建立了基于边缘计算的无人机目标追踪的系统模型，通过研究无人机目标追踪过程中的任务分配决策问题，将无人机目标追踪过程中的任务分配决策问题建模成马尔可夫决策过程，并基于强化学习中的Q学习设计求解算法，得出最佳的边缘节点选择方案和发射功率调整方案，实现任务卸载过程中能量开销和时间开销权衡的最小化。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种高效环保矿石精加工生产线

当前第 / 件

茶叶嫩芽采摘机及方法

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H04W4_00 H04W4_02 H04W4_021 H04W4_024 H04W4_029 H04W4_04 H04W4_06 H04W4_08 H04W4_10 H04W4_12 H04W4_14 H04W4_16 H04W4_18 H04W4_20 H04W4_21 H04W4_22 H04W4_24 H04W4_30 H04W4_33 H04W4_35 H04W4_38 H04W4_40 H04W4_42 H04W4_44 H04W4_46 H04W4_48 H04W4_50 H04W4_70 H04W4_80 H04W4_90 H04W40_00 H04W40_02 H04W40_04 H04W40_08 H04W40_10 H04W40_12 H04W40_16 H04W40_18 H04W40_20 H04W40_22 H04W40_24 H04W40_26 H04W40_32 H04W40_36 H04W48_02 H04W48_04 H04W48_06 H04W48_08 H04W48_10 H04W48_16 H04W48_18 H04W48_20 覆盖52个领域

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