摘要
本发明公开了一种信息年龄敏感的无人机群联邦强化学习方法,包括:步骤一、确定无人机、地面传感器以及基站的数量及初始位置信息、最大执行轮数和周期时间;步骤二、进行分簇;同一簇的簇内所有无人机完成局部训练后,簇内无人机通过剪枝后的D2D网络向邻居发送联邦学习局部模型,得到簇内联邦学习聚合模型;簇头无人机将簇内联邦学习聚合模型及簇内所有无人机信息发送给基站;步骤三、基站得到簇外联邦学习聚合模型,并计算路径规划策略,发送给相应的簇头无人机;步骤四、簇头无人机向簇内其他无人机发送信息;簇内无人机执行路径规划策略采集数据;若当前轮次未达到所设定的最大执行轮数,则返回步骤二:达到所设定的最大执行轮次,则终止。
技术关键词
无人机
强化学习方法
强化学习算法
年龄
周期
规划
基站
信噪比
传感器
核密度估计方法
噪声功率密度
层次聚类方法
数据
链路
地面
阶段
逻辑回归模型
正则化参数
策略更新
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压缩算法
数据
负载均衡算法
智能优化方法
SM4算法
蓄放热系统
暖管方法
调控模型
数字孪生模型
蒸汽热网
虚拟测试系统
数据库更新
协同测试方法
协同测试系统
指令