摘要
一种面向无人机电力巡检的资源分配优化方法,包括:将执行巡检任务的无人机与附近的边缘服务器和地面基站组成联邦学习系统;无人机向地面基站上传边缘服务器参数;地面基站根据边缘服务器参数计算每个边缘服务器的最佳计算负载;地面基站计算得出无人机最适合传输的边缘服务器作为最佳边缘服务器传输节点并广播给无人机,无人机根据最佳边缘服务器传输节点和最佳计算负载向边缘服务器发送数据;地面基站向边缘服务器广播初始的模型参数开始新一轮的联邦学习模型训练;地面基站判断模型训练是否达到最佳模型协调轮数,如果达到则停止全局模型训练。本发明通过合理调度无人机的任务分配,降低系统的通信总成本,提高电力系统的运行效率和巡检质量。
技术关键词
资源分配优化方法
服务器
面向无人机
电力巡检
基站
联邦学习模型
地面
联邦学习系统
梯度下降算法
参数
数据
节点
无人机巡检
出无人机
样本
模型更新
电力系统
代表
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应急响应系统
状态实时监控
AI算法
智能模型
轻量化神经网络
建筑
云端存储系统
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接口转换装置
基板管理控制器
网络接口
信号
身份认证请求
终端设备
设备密钥
多维特征向量
服务器