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公开(公告)号：CN116866933A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310912964.2
申请日：2023-07-24
申请人： 重庆邮电大学
摘要： 本发明属于无人机资源分配技术领域，具体涉及一种基于智能反射面辅助的无人机协助边缘计算网络资源分配方法，包括：构建智能反射面辅助的无人机协助边缘计算网络系统模型；构建通信模型、时延模型和能耗模型；根据通信模型、时延模型和能耗模型构建最大平均吞吐量函数；采用连续凸近似和块降落算法对最大平均吞吐量函数进行优化，根据优化后的最大平均吞吐量函数计算最优资源分配结果；本发明通过智能反射面辅助无人机网络系统，从而提高车辆与无人机之间链路的信道增益。
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公开(公告)号：CN116866933B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202310912964.2
申请日：2023-07-24
申请人： 重庆邮电大学
摘要： 本发明属于无人机资源分配技术领域，具体涉及一种基于智能反射面辅助的无人机协助边缘计算网络资源分配方法，包括：构建智能反射面辅助的无人机协助边缘计算网络系统模型；构建通信模型、时延模型和能耗模型；根据通信模型、时延模型和能耗模型构建最大平均吞吐量函数；采用连续凸近似和块降落算法对最大平均吞吐量函数进行优化，根据优化后的最大平均吞吐量函数计算最优资源分配结果；本发明通过智能反射面辅助无人机网络系统，从而提高车辆与无人机之间链路的信道增益。
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公开(公告)号：CN116916337A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310913257.5
申请日：2023-07-24
申请人： 重庆邮电大学
摘要： 本发明属于无人机任务卸载和资源分配技术领域，具体涉及一种基于智能反射面辅助的无人机移动边缘计算网络系统的任务卸载资源分配方法，包括：构建智能反射面辅助的无人机移动边缘计算网络系统模型；构建智能反射面辅助的无人机移动边缘计算网络通信模型；根据通信模型获得时延模型和能耗模型；以最小化无人机能耗为目标建立多变量联合优化模型；利用深度强化学习方法求解所述目标优化模型；本发明通过智能反射面辅助、联合优化卸载决策和资源分配，有效降低了无人机能耗，提升了无人机网络系统性能。
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公开(公告)号：CN116916337B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202310913257.5
申请日：2023-07-24
申请人： 重庆邮电大学
摘要： 本发明属于无人机任务卸载和资源分配技术领域，具体涉及一种基于智能反射面辅助的无人机移动边缘计算网络系统的任务卸载资源分配方法，包括：构建智能反射面辅助的无人机移动边缘计算网络系统模型；构建智能反射面辅助的无人机移动边缘计算网络通信模型；根据通信模型获得时延模型和能耗模型；以最小化无人机能耗为目标建立多变量联合优化模型；利用深度强化学习方法求解所述目标优化模型；本发明通过智能反射面辅助、联合优化卸载决策和资源分配，有效降低了无人机能耗，提升了无人机网络系统性能。
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