公开(公告)号：CN117793751A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311826189.5

申请日：2023-12-27

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 鲍宁海 ,  张浩波 ,  任俊林 ,  陈兴志

IPC: H04W24/02 ,  H04W72/50 ,  H04B7/185 ,  G06F18/23213 ,  H04L41/16

Abstract: 本发明请求保护一种基于多功能任务卸载的无人机网络SFC部署方法，属于通信技术领域。针对低空边缘网络中，用户非均匀分布可能造成网络负载失衡和资源利用率低，并导致任务卸载质量和用户服务体验下降的问题，提出一种基于多功能任务卸载的无人机网络SFC部署方法。该方法根据地面用户的位置分布、卸载任务需求，以及机载VNF类型等约束条件，采用差分进化思想建立无人机网络SFC部署优化模型。通过对无人机群位置分布与SFC部署的联合迭代优化，最大化无人机网络的资源利用率，从而有效提高任务卸载完成率，降低系统单位任务卸载时延。

公开(公告)号：CN117793749A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311818097.2

申请日：2023-12-27

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 鲍宁海 ,  张浩波 ,  陈兴志 ,  卢啸威

IPC: H04W24/02 ,  H04W28/08 ,  H04W72/50 ,  G06F9/445 ,  G06F9/48

Abstract: 本发明请求保护一种基于SFC的无人机边缘网络任务卸载方法，属于通信技术领域。针对低空边缘网络中特定类型业务在局部区域集中爆发，可能造成网络负载失衡、任务卸载质量恶化和服务体验下降的问题，提出一种基于SFC的无人机边缘网络任务卸载方法。根据地面用户的实时位置分布和任务卸载请求，采用深度强化学习方法动态规划无人机群的巡航轨迹，根据无人机的位置分布和机载VNF类型构建SFC映射决策，根据机载计算资源状态和任务卸载时延要求，构建资源分配决策，通过在无人机群巡航过程中对SFC映射决策和资源分配决策的动态优化，最大化网络资源利用率，从而有效提高任务卸载完成率，降低系统单位任务卸载时延。

公开(公告)号：CN119512201A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202411530714.3

申请日：2024-10-30

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 鲍宁海 ,  陈兴志 ,  许小康 ,  李明雨

IPC: G05D1/644 ,  G05D1/46 ,  G06N3/006 ,  G06N3/092 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明请求保护一种基于蚁群算法激励的智能多无人机数据采集方法，属于通信技术领域。针对大规模非均匀分布的传感器数据采集场景下，基于传感器数据新鲜度约束的无人机群巡航采集策略可能造成无人机群能量效率低下，系统持续工作时间受限的问题，提出一种基于蚁群算法激励的智能多无人机数据采集方法。该方法采用深度强化学习方法建立无人机群巡航采集优化模型，根据地面传感器位置分布，动态规划无人机群的巡航轨迹，根据每架无人机关联的传感器数据新鲜度状态，利用蚁群算法思想构建数据采集激励函数，最大化无人机的数据采集效率，从而有效降低无人机群巡航过程中的系统能耗。

公开(公告)号：CN119472713A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411516209.3

申请日：2024-10-29

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 鲍宁海 ,  陈兴志 ,  卢啸威 ,  许小康

IPC: G05D1/46 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明请求保护一种基于传感器数据新鲜度的无人机数据采集方法，属于通信技术领域。针对大尺度区域非均匀分布的传感器数据采集场景下，无人机巡航采集策略可能在能耗约束下难以保证数据采集的均衡性和公平性，从而导致数据新鲜度恶化的问题，提出一种基于传感器数据新鲜度的无人机数据采集方法。该方法采用双延时深度确定性策略梯度算法建立深度强化学习模型，根据地面传感器的位置分布，动态规划无人机的巡航轨迹，根据传感器数据新鲜度的实时分布，动态调整数据采集策略，通过设立无人机能耗约束，对巡航采集过程中的目标传感器对象以及数据采集量进行动态平衡与优化，从而有效提高系统的数据新鲜度。

公开(公告)号：CN119136258A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411516169.2

申请日：2024-10-29

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 鲍宁海 ,  卢啸威 ,  李明雨 ,  陈兴志

IPC: H04W28/084 ,  H04W28/08 ,  H04W28/14 ,  H04W84/06

Abstract: 本发明请求保护一种基于服务缓存的异构无人机网络任务卸载方法，属于通信技术领域。针对轻量型无人机网络难以提供充足的缓存资源，可能导致服务缓存配置不均衡，用户服务体验差的问题，提出一种在轻量型无人机网络中引入一架增强型无人机的异构无人机网络任务卸载方法。该方法采用深度强化学习算法，根据地面用户的位置分布和任务卸载请求，动态规划异构无人机群的巡航轨迹，根据轻量型无人机缓存容量约束和关联用户的服务流行度分布构建服务缓存决策，根据机载计算资源和服务缓存状态构建任务卸载与资源分配决策，从而提高无人机群的服务缓存效率，最大化任务卸载完成率并降低系统单位任务卸载时延。