一种无人机通感算融合网络中基于DNN的拆分学习方法

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一种无人机通感算融合网络中基于DNN的拆分学习方法
申请号:CN202411506674
申请日期:2024-10-28
公开号:CN119031392B
公开日期:2025-01-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种无人机通感算融合网络中基于DNN的拆分学习方法,属于移动边缘计算和无线通信领域,无人机通感算融合网络包含多个无人机、配备边缘服务器的中心控制器和地面终端用户;无人机辅助的通感算融合网络环境包含通信用户集合和计算服务器集合;通过将DNN模型自适应地分割,并在无人机和边缘服务器上协作执行,优化计算资源和通信资源的分配,通过将 DNN 模型自适应地分割并在无人机和边缘服务器上协作执行,优化计算资源和通信资源的分配,提高了ISCC系统的性能。
技术关键词
中心控制器 服务器 学习方法 DNN模型 资源分配 时延 学习算法 无人机轨迹优化 能耗 深度神经网络模型 系统状态信息 无人驾驶车辆 链路 笛卡尔坐标系 数据 策略更新 地面
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