一种基于风云4A卫星的地表入射太阳辐射智能化预报方法

    公开(公告)号:CN117808155A

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202311850797.X

    申请日:2023-12-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于风云4A卫星的地表入射太阳辐射智能化预报方法,包括以下步骤:获取预测时刻之前的风云4A卫星地表入射太阳辐射数据集,将其输入预先训练的地表入射太阳辐射短临预报模型,输出地表入射太阳辐射预测结果;所述地表入射太阳辐射短临预报模型是基于历史风云4A卫星地表入射太阳辐射数据训练得到。本发明使用高时空分辨率的卫星观测数据,预报未来一段时间的太阳辐射的区域分布及强度,本发明通过基于编码器‑翻译器‑解码器的短临预报模型,研究太阳辐射的空间分布特征随时间的变化,并使用符合气象标准的方法进行评估,以确保预测的高效性和准确性。

    一种无人机辅助移动边缘计算的分布式任务卸载方法

    公开(公告)号:CN117440341A

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202311325527.7

    申请日:2023-10-13

    Abstract: 本发明公开了一种无人机辅助移动边缘计算的分布式任务卸载方法,在每个无人机上搭载MEC服务器,在NOMA环境下分析地面终端与无人机之间的通信模型,计算信道增益和信号干扰;获取本地计算队列的队列长度、本地时延和能量消耗;计算传输队列的队列长度、传输延迟和能量消耗;计算MEC服务器的任务迁移时间以及地面终端的系统成本;将地面终端系统成本最小问题转化为对地面终端的局部马尔可夫博弈,构建观测空间、动作空间以及奖励函数;采用分布式算法,根据观测集合和动作集合,基于深度学习算法实现最优的分布式任务卸载。本发明通过考虑动态的计算资源和传输速率,构建了计算和通信队列模型,有效降低了时延和能耗。

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