一种面向无人机集群联邦学习的学习与资源联合优化方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110951816.2
IPC分类号：G05D1/10
申请日期：
2021-08-19
申请人：
南京航空航天大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种面向无人机集群联邦学习的学习与资源联合优化方法
申请号	CN202110951816.2	申请日期	2021-08-19
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-17	公开/公告号	CN113406974A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G05D1/10 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G05 控制；调节 G05D 非电变量的控制或调节系统（金属的连续铸造入B22D 11/16；阀门本身入F16K；非电变量的检测见G01各有关小类；电或磁变量的调节入G05F） G05D1/00 陆地、水上、空中或太空中的运载工具的位置、航道、高度或姿态的控制，例如自动驾驶仪（无线电导航系统或使用其他波的类似系统入G01S） G05D1/10 三维的位置或航道的同时控制（G05D 1/12优先）	IPC分类号	G;0;5;D;1;/;1;0查看分类表>
申请人	南京航空航天大学	申请人地址	江苏省南京市秦淮区御道街29号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京航空航天大学	当前权利人	南京航空航天大学
发明人	董超;沈赟;屈毓锛;经宇骞;贺荣;吴启晖
代理机构	南京钟山专利代理有限公司	代理人	戴朝荣

摘要

本发明提供了一种面向无人机集群联邦学习的学习与资源联合优化方法，属于无人机边缘智能技术领域。该学习与资源联合优化方法根据无人机的CPU频率和本地训练轮次得到跟随无人机在一轮全局训练中所需的计算能耗和计算时延，并根据跟随无人机与领头无人机之间的空间路径损耗模型计算出跟随无人机一轮全局训练的通信能耗和通信时延；根据计算时延、通信时延以及全局收敛精度最小化无人机集群总训练能耗；将最小化无人机集群总训练能耗的最优参数输入到对应的跟随无人机上，由跟随无人机跟随领头无人机进行巡检任务。通过本发明的方法来实现跟随无人机跟随领头无人机进行巡检任务，实现了智能化的特点，大大提高工作效率，降低人力成本。

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