公开(公告)号：CN119298974A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411395988.6

申请日：2024-10-08

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 吴胜 ,  纪哲 ,  魏于婷 ,  丁峰

IPC: H04B7/185 ,  H04L67/10

Abstract: 本发明提供了一种基于分层强化学习的空天一体任务处理方法和装置，涉及移动边缘计算的技术领域，包括：在确定当前时隙下所有无人机的状态之后，先利用目标多智能体深度强化学习模型对所有无人机的状态进行处理，得到每个无人机的任务卸载比例决策，然后再基于所有无人机的任务卸载比例决策构建中心卫星的状态，并利用目标单智能体深度强化学习模型对中心卫星的状态进行处理，得到每个无人机卸载至天基网络中的任务量在各个卫星上的任务分配比例决策。该方法通过将任务部署问题分解为任务卸载问题和任务分配问题，有效地降低了空天一体任务处理问题的复杂性，减少了智能体的动作空间维数，从而提升了空天一体任务处理方法的收敛性能和处理效率。

公开(公告)号：CN119093995A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202411130760.4

申请日：2024-08-16

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 吴胜 ,  纪哲 ,  魏于婷 ,  丁峰

IPC: H04B7/185 ,  G06F9/50 ,  H04W28/084 ,  H04W28/08 ,  H04W84/06 ,  H04W84/08

Abstract: 本申请提供一种卫星辅助下的多无人机智能任务协同方法及任务协同系统，涉及移动边缘计算技术领域；该方法中无人机簇首接收到卫星控制中心下发的探测控制信息后，确定自身对环境的局部环境状态、该无人机集群中各任务无人机对相应局部地面区域的任务卸载决策，以及确定各任务无人机的网络资源分配结果和相应网络资源分配结果对应的任务服务奖励；卫星控制中心收集局部环境状态、任务卸载决策和任务服务奖励，对各无人机簇首配置的评论家网络和表演者网络进行训练，以使各无人机簇首更新表演者网络。该方法基于无人机边缘计算架构的多无人机任务协同方式合理分配计算资源和通信资源，提高了任务服务成功率。