申请/专利权人：西北农林科技大学

申请日：2023-07-28

公开（公告）日：2023-12-01

公开（公告）号：CN117156463A

主分类号：H04W24/02

分类号：H04W24/02;H04B7/185;H04B17/391;H04B17/382;H04W16/22

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.12.19#实质审查的生效;2023.12.01#公开

摘要：本发明属于无线通信技术领域，公开了一种物联网中基于QMIX的多无人机协同数据收集方法与系统，设计并明确网络场景、无人机的信道模型和能耗模型；构建优化目标，明确最小化用时最久无人机任务用时以及限制条件；根据场景及约束条件将问题转化为部分可观测的马尔科夫决策问题，进行状态空间、动作空间建模，并针对优化目标设计奖励函数；基于QMIX算法构建多无人机航迹规划算法，对模型训练，并将训练好的模型在与不同用户参数下与基准算法对比进行性能验证。本发明使用深度强化学习方法可得到一个最小化任务用时的次优解，降低其使用传统算法建模的复杂度，提高寻优效率，为多无人机协同数据收集提供更高效的求解算法。

主权项：1.一种物联网中基于QMIX的多无人机协同数据收集方法与系统，其特征在于，所述多无人机协同数据收集方法，包括以下步骤：第一步，对网络场景、无人机的信道模型和能耗模型进行建模；第二步，构建优化目标，明确最小化用时最久无人机任务用时以及限制条件；第三步，根据场景及约束条件将问题转化为部分可观测的马尔科夫决策问题，进行状态空间、动作空间建模，并针对优化目标设计奖励函数；第四步，基于QMIX算法构建多无人机航迹规划算法，对模型训练，并将训练好的模型在与不同用户参数下与基准算法对比进行性能验证。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西北农林科技大学 一种物联网中基于QMIX的多无人机协同数据收集方法与系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD