公开(公告)号：CN116234073A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310103657.X

申请日：2023-02-13

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 张易新 ,  李云 ,  潘俊男 ,  鲜永菊 ,  丁建 ,  吴麒 ,  乔冠华 ,  宁静

IPC: H04W84/18 ,  H04W40/04 ,  H04L45/12 ,  H04L45/00

Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的分布式无人机自组网的路由方法，包括；根据马尔可夫决策过程搭建无人机通信网络的深度强化学习架构；运行Dijkstra算法将原始数据包从源节点向目的节点发送并根据原始数据包的路由过程生成原始训练数据对深度强化学习架构进行预训练；输入目标数据包的目的节点D的坐标，利用预训练好的深度强化学习架构得到当前节点A的下一跳节点B并生成目标训练数据，根据原始训练数据和目标训练数据对深度强化学习架构进行再训练；将下一跳节点B作为起始节点，直至下一跳节点为目的节点，完成目标数据包的路由，本发明能增强网络的鲁棒性提高无人机通信网络的寿命。

公开(公告)号：CN116841646A

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202310842568.7

申请日：2023-07-11

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 胡飞波 ,  潘俊男 ,  李云 ,  蒋云凤 ,  刘子梁

IPC: G06F9/445 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明涉及一种基于无人机协同的任务卸载方法，包括：构建无人机协同任务卸载系统；根据地面用户在单位时间内可执行的CPU周期数和任务的CPU周期数创建地面用户的本地任务卸载模型；根据地面用户的发射功率、原始无人机与协作无人机上的MEC服务器在单位时间内可执行的CPU周期数、任务的CPU周期数创建地面用户的无人机任务卸载模型；根据无人机的悬停功率和悬停时延创建无人机的悬停模型；根据地面用户的本地任务卸载模型、地面用户的无人机任务卸载模型和无人机的悬停模型利用第二价格拍卖算法计算得到最优的任务卸载分配方案对任务进行卸载,本发明利用无人机辅助移动边缘计算进行任务卸载，提高用户的服务质量和服务体验。

公开(公告)号：CN119376413A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411501402.X

申请日：2024-10-25

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李云 ,  王嘉豪 ,  潘俊男 ,  夏士超 ,  吴广富 ,  张承宇

IPC: G05D1/46 ,  G05D1/243 ,  G05D1/644 ,  G05D109/20

Abstract: 本发明属于无人机移动搜索领域，具体涉及一种无人机SAR网格场景下的最佳搜索方法，包括：构建SAR无人机搜索系统模型；根据识别人数约束、搜索区域面积约束和无人机资源约束，构建出剩余资源最大化和搜索人数最大化的搜索目标函数；利用深度强化学习的方法求解所述剩余资源最小化和搜索人数最大化搜索目标函数，得到最佳搜索路径；系统根据最佳搜索路径方案对搜索模型中无人机偏转角度和移动距离进行实时优化；利用目标检测算法对最后生成的路径区域进行检测识别受困人员，对搜索模型搜索效率进行优化。本发明的方法能够反映出搜索场景下无人机在消耗资源最小下的最佳搜索路径，同时识别算法代替人眼识别解放了人力，提高了搜索效率。

公开(公告)号：CN116193532A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310199044.0

申请日：2023-03-03

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李云 ,  丁建 ,  张易新 ,  潘俊男

IPC: H04W40/02 ,  H04W40/24 ,  H04W4/46 ,  H04W84/18

Abstract: 本发明属于无人机自组网领域，具体涉及一种无人机自组网下的链路状态路由方法；该方法包括：构建无人机自组网系统模型，获取无人机自组网的网络拓扑；每个无人机节点均周期性的向其邻居节点发送Hello消息以探测邻居节点活动状态；根据网络拓扑和Hello消息探测结果，采用优化MPR选择算法获得无人机节点的MPR集合；根据MPR集合和Hello消息探测结果，采用Q‑Learning算法确定无人机节点的路由选择；本发明应用在无人机自组网协同执行任务上能够实现不错的通信效能，确保稳定、可靠的作战效能。