申请/专利权人：安徽大学

申请日：2023-09-04

公开（公告）日：2023-11-14

公开（公告）号：CN117062182A

主分类号：H04W40/20

分类号：H04W40/20;H04W40/10;H04L45/02;H04B7/185

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.12.01#实质审查的生效;2023.11.14#公开

摘要：本发明涉及一种基于DRL的无线可充电无人机数据上载路径优化方法，包括：构建物联网通信及无线充电场景系统；对任务机机载电池消耗建立第一数学模型；对数据上载信道建立第二数学模型；建立无线充电过程执行时的能量补充数学模型即第三数学模型；对路径优化目标建立第四数学模型；确定状态集合S、动作集合A和奖励函数rt；利用改进的DoubleDQN算法进行离线学习，得到最优路径策略π*。本发明对物联网通信系统中辅助基站执行数据上载的任务机提供更便利的充电服务，在数据实时性要求较高的情况下，通过更便利的充电方法使任务机的续航能力得到明显提高，实现了无人机辅助下的物联网通信系统的高数据上载效率。

主权项：1.一种基于DRL的无线可充电无人机数据上载路径优化方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：1构建物联网通信及无线充电场景系统，所述物联网通信及无线充电场景系统包括一架任务机、一台移动充电机和M台移动物联网设备；2对任务机机载电池消耗建立第一数学模型；3对数据上载信道建立第二数学模型；4建立无线充电过程执行时的能量补充数学模型即第三数学模型；5根据物联网通信及无线充电场景系统、第一数学模型、第二数学模型和第三数学模型，对路径优化目标建立第四数学模型；6根据物联网通信及无线充电场景系统、第一数学模型、第二数学模型、第三数学模型和第四数学模型，确定状态集合S、动作集合A和奖励函数rt；7根据状态集合S、动作集合A和奖励函数rt，利用改进的DoubleDQN算法进行离线学习，得到最优路径策略π*。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽大学 基于DRL的无线可充电无人机数据上载路径优化方法

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