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公开(公告)号：CN119521269A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202510062051.5
申请日：2025-01-15
Applicant: 清华大学 , 技术创新研究院-独资有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种无人机异构无线网络中轨迹资源联合配置方法和装置。所述方法包括：通过获取目标无人机对应的初始轨迹信息以及初始通信资源配置，并根据初始轨迹信息以及初始通信资源配置，确定目标无人机对应的初始能量效率，即可根据预设的无人机配置模型，对初始轨迹信息、初始通信资源配置以及初始能量效率进行第一迭代优化处理，得到目标无人机的运行配置数据，其中，无人机配置模型用于根据初始能量效率优化初始轨迹信息以及初始通信资源配置。采用本方法能够提高配置准确性。
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公开(公告)号：CN113554680B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202110822787.X
申请日：2021-07-21
Applicant: 清华大学
IPC: G06T7/246 , G06V10/774 , G06N20/00
Abstract: 本申请涉及一种目标跟踪方法、装置、无人机和存储介质。该方法包括：获取无人机集群中各无人机当前时间步的飞行状态数据以及跟踪目标上一时间步的位置信息；将各无人机当前时间步的飞行状态数据和追踪目标上一时间步的位置信息输入至训练好的深度强化学习模型，得到各无人机当前时间步的飞行动作参数；根据飞行动作参数控制无人机集群中各无人机飞行，以对跟踪目标进行跟踪。采用本方法能够实时根据目标上一时间步的位置信息做出当前时间步最优的飞行决策，使得无人机的控制能灵活地适应环境的变化，有利于提高目标跟踪的成功率。
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公开(公告)号：CN117590756B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410078787.7
申请日：2024-01-19
Applicant: 清华大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本申请涉及一种水下机器人的运动控制方法、装置、设备、存储介质。所述方法包括：根据控制系统的动力学输入确定水下机器人的期望模型状态信息；采集水下机器人的当前模型状态信息，并基于所述期望模型状态信息、当前模型状态信息构建若干组参数序列；其中，所述参数序列包括水下机器人在目标时间窗对应的模型状态信息，以及对应的模型控制参数；将若干组所述参数序列配置为机器人控制模型的输入参数，获取所述机器人控制模型输出的在当前时间窗下所述期望模型状态信息对应的模型控制参数。本方法能够在不同水流环境下保证对水下机器人的稳定控制效果。
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公开(公告)号：CN117093010B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311360750.5
申请日：2023-10-20
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种水下多智能体路径规划方法、装置、计算机设备和介质。所述方法包括：将水下机器人当前时刻的状态空间输入预设模型，得到所述水下机器人下一时刻的速度；所述预设模型是基于预设多智能体强化学习模型及人工势场模型训练得到的；控制所述水下机器人按照所述下一时刻的速度进行移动；根据所述水下机器人当前的总移动步数、预设步数，控制所述水下机器人的移动路径。采用本方法能够提高水下多智能体路径规划的准确性。
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公开(公告)号：CN116560828A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310127379.1
申请日：2023-02-02
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种任务处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取无人机群的待处理任务；将待处理任务输入至预设联邦学习模型中进行任务处理，生成任务处理结果；预设联邦学习模型为基于预设资源配置策略对初始联邦学习模型进行训练所得到的；预设资源配置策略为采用初始联邦学习模型进行任务处理时无人机群的最小处理时延对应的资源配置策略；输出无人机群的任务处理结果。使用预设联邦学习模型进行任务处理时无人机群的处理时间较短，从而，将获取的待处理任务输入至预设联邦学习模型中进行任务处理，能够较快地生成任务处理结果。因此，采用本方法能够提高采用联邦学习模型执行待处理任务的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116170335A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310093335.1
申请日：2023-02-10
Applicant: 清华大学
IPC: H04L43/08 , H04L41/16 , H04B17/309 , H04B17/336 , G06N3/098
Abstract: 本申请涉及一种边缘设备质量信息计算方法、装置、设备、介质和程序产品。该方法应用于联邦学习系统中的边缘设备，联邦学习系统包括多个边缘设备以及与各边缘设备均建立有通信连接的边缘服务器，首先，计算用于表征边缘设备中部署的本地模型更新信息的重要性的数据状态信息，然后，计算用于表征边缘设备的信道条件的信道状态信息，接着，计算用于表征边缘设备的传输能量的传输能量信息，最后，根据数据状态信息、信道状态信息和传输能量信息，确定质量信息，其中，质量信息用于表征边缘设备中部署的本地模型的梯度信息对边缘服务器中部署的全局模型训练的贡献程度。采用本方法能够提高了边缘设备的质量信息的计算的准确性。
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公开(公告)号：CN115622616B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211576626.8
申请日：2022-12-09
Applicant: 清华大学
IPC: H04B7/185 , H04K1/02 , G06N3/084 , G06N3/098 , G06F18/214
Abstract: 本申请涉及一种联邦学习模型训练过程中的资源控制方法和装置。所述方法包括：无人机发射噪声信号，噪声信号用于干扰网络设备获取用户设备与无人机交互的模型参数，通过在受到噪声信号干扰的情况下，向无人机发送用户设备的局部模型的第一模型参数，在受到噪声信号干扰的情况下，接收无人机发送的全局模型的第二模型参数，确定无人机得到第二模型参数所需的总时长模型以及总能耗模型，根据总时长模型和总能耗模型确定目标资源。采用本方法能够提高联邦学习模型的模型训练过程的安全性。
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公开(公告)号：CN115460567A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211401496.4
申请日：2022-11-09
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请涉及一种数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。本申请涉及水下航行器技术领域。所述方法包括：控制水下航行器按照预设运动轨迹向多个目标设备群运动；目标设备群内包括多个水下物联网设备；针对目标设备群内的各水下物联网设备，获取与水下物联网设备对应的预设资源分配策略、预设数据处理策略及预设缓存策略；根据与水下物联网设备对应的预设资源分配策略、预设数据处理策略及预设缓存策略，控制水面基站对水下物联网设备中的第一类数据进行数据处理；或根据与水下物联网设备对应的预设数据处理策略，控制水下物联网设备对水下物联网设备中的第二类数据进行本地处理。采用本方法能够提高数据处理效率。
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公开(公告)号：CN106850040B
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201710006609.3
申请日：2017-01-05
Applicant: 清华大学
IPC: H04B7/185 , H04B17/391 , H04B17/382
Abstract: 本发明提供了一种空间信息网络中带宽资源的配置方法和装置，涉及卫星通信的技术领域，该方法包括：确定接入中继卫星的至少一个信源卫星；在至少一个信源卫星中检测空闲传输带宽，其中，空闲传输带宽为预先为目标信源卫星传输数据的带宽资源，目标信源卫星为至少一个信源卫星中与中继卫星之间的通信信道为空闲信道的信源卫星；在检测到空闲传输带宽的情况下，对当前时刻接入中继卫星的至少一个信源卫星进行更新，并为更新之后的至少一个信源卫星重新分配带宽资源；通过重新分配之后带宽资源向地面服务站传输目标数据，解决了现有技术中无法对中继卫星的传输带宽资源进行动态分配的技术问题。
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公开(公告)号：CN106685515B
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201710008280.4
申请日：2017-01-05
Applicant: 清华大学
IPC: H04B7/185 , H04L12/911 , H04L12/927
Abstract: 本发明提供了一种空间信息网络中卫星资源的分配方法和装置，涉及卫星探测的技术领域，该方法包括：统计当前时隙内多个信源卫星的流量数据；获取多个信源卫星中的每个信源卫星的历史流量数据；通过统计得到的当前时隙内的流量数据和获取的历史流量数据，对目标时隙的流量数据进行预测，得到预测信息，其中，预测信息用于预测每个信源卫星的数据待传输队列在目标时隙时的队列长度；根据预测信息对目标时隙的业务到达进行服务资源的预先分配，以使每个信源卫星按照预先分配的服务资源对数据进行传输；其中，服务资源包括传输功率。本发明缓解了现有技术中在进行服务资源的配置时，不能对服务资源进行合理配置的技术问题。
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