基于蜂窝网络的无人机轨迹规划和视频传输方法

    公开(公告)号:CN117768987A

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202311800885.9

    申请日:2023-12-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于蜂窝网络的无人机轨迹规划和视频传输方法,方法包括:构建蜂窝网络下的基站天线模型、无人机与基站之间的信道模型、无人机的能量消耗模型以及无人机与基站之间的视频传输模型;以最小化无人机的能量消耗为优化目标,以满足通信服务质量QoS、无人机监测所有目标点为约束条件,建立最小化无人机的能量消耗优化问题P1并将其转化为马尔科夫决策过程问题,马尔科夫决策过程问题以无人机作为代理,包括状态空间、动作空间、状态转移过程和奖励函数;利用基于深度强化学习的联合优化算法求解马尔科夫决策过程问题,找到无人机能耗最小并满足视频传输质量要求的最优解。本发明方法提高了无人机在视频监测场景下的能量利用率。

    一种无人机通信延迟预测模型、预测方法和预测系统

    公开(公告)号:CN116827466A

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202310804293.8

    申请日:2023-07-03

    Abstract: 本发明公开了一种无人机通信延迟预测模型、预测方法和预测系统,所述模型为基于马尔科夫链的时序预测模型,输入为历史延迟数据,输出是由延迟预测范围的中心点和相对所述中心点的左右偏移量组成的延迟预测范围,模型使用Erlang分布对历史延迟数据进行拟合并构建马尔可夫状态转移矩阵;使用转移矩阵选择下次延迟预测值,观察拟合后的延迟数据绘制自相关函数,利用时序预测的移动平均确定延迟预测范围的中心点;根据转移矩阵中的转移概率对左右偏移量进行定量分配,最终获得模型的输出。本发明根据当前的UAV通信延迟得到之后短时间内UAV延迟可能出现的范围,实现了很高的预测准确度,用于蜂窝网下UAV的安全操控。

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