摘要
本发明公开了一种面向多业务流的无人机集群轻量与复杂神经网络动态协同推理方法,包括:每个任务无人机都有一条通过多个中继无人机连接地面站的传输链路;每个任务无人机接收到推理任务请求后,将通过模型预测控制(MPC)方法选择轻量CNN神经网络或者复杂CNN神经网络,若选择轻量CNN神经网络则在本地执行任务并通过链路将推理结果传输至地面站,若选择复杂CNN神经网络,则根据可用资源通过基于MADDPG的多智能体深度强化学习方法将网络模型按照层的结构划分为多个子模型,将子模型分配至满足要求的无人机执行并把推理结果传输至地面站。本发明能够在保证任务精度的情况下有效提高面向多业务流的无人机集群轻量与复杂神经网络动态协同推理的效率。
技术关键词
无人机集群
面向多业务
推理方法
深度强化学习方法
中继无人机
模型预测控制方法
地面站
动态
网络
路径损耗指数
异构无人机
精度
策略更新
时延
链路
轨迹
定义
速率
数据存储
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文本推理方法
分布式服务器集群
节点
训练语言模型
融合策略
动态贝叶斯网络模型
时序依赖关系
实体
节点
链路