一种多无人机协同构建电磁图谱高效联邦学习方法

本发明属于无人机以及多智能体强化学习领域，公开了一种多无人机协同构建电磁图谱高效联邦学习方法，通过优化无人机和边缘节点的通信、计算资源等多维资源，以最短时间内以最小能耗获得最精确的电磁图谱模型，在模型训练过程中，通过GAN扩充模型，每个边缘计算节点将本地GAN网络的生成器G上传至无人机进行共享，通过PINN将物理定律或先验知识融入到电磁图谱的预测中，增强了模型的物理一致性和可解释性。本申请将整个模型训练过程建模为部分可观测的马尔可夫决策过程，并利用多智能体深度确定性策略梯度算法进行求解，使无人机在动态环境中仍能做出有效决策。