公开(公告)号：CN116484732A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310450742.3

申请日：2023-04-24

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 宋清洋 ,  李振斌 ,  康亚 ,  宋静 ,  亓伟敬

IPC: G06F30/27 ,  G06Q10/047 ,  G06N3/092 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明公开了一种无人机赋能的数字孪生模型构建方法，通过无人机携带传感器飞向数据收集点收集构建数字孪生模型所需的数据，并且通过上行链路与基站直接进行通信，将所收集到的数据传输给基站，基站再将接收到的数据进行渲染，最终构建数字孪生模型，采用深度强化学习对求解无人机的飞行轨迹，保证数据实时性以及不额外增加成本的前提下，保证了数字孪生模型的新鲜度，具有较强的应用价值和发展潜力。

公开(公告)号：CN118118868A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410326474.9

申请日：2024-03-21

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 宋清洋 ,  李振斌 ,  康亚 ,  宋静

IPC: H04W4/40 ,  H04W24/02 ,  H04L41/14 ,  H04L41/142 ,  H04L41/16 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种多无人机赋能的数字孪生网络中轨迹优化与资源管理方法，获取无人机与数据中心的传输数据，确定无人机独立工作时和协作工作时的传输功率；根据无人机独立工作时和协作工作时的传输功率，确定无人机完成一次数据收集所消耗的能量；获取数字孪生系统信息年龄，其中数字孪生系统信息年龄被定义为数字孪生信息年龄与数据信息年龄之和；以最小化整个任务完成时间T内数字孪生系统信息年龄和能耗的加权和为目标，构建目标优化函数；构建决策模型标优化函数进行优化，得到无人机最优运行策略。能够优化多无人机协作感知、通信以及重叠区域数据，减小数据冗余和能耗。