北京邮电大学许晨获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于联邦深度强化学习的多无人机内容缓存与轨迹规划方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119071816B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411056450.2，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权基于联邦深度强化学习的多无人机内容缓存与轨迹规划方法是由许晨;袁文飞;谢星寰;马利东设计研发完成，并于2024-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于联邦深度强化学习的多无人机内容缓存与轨迹规划方法在说明书摘要公布了：本发明提出了基于联邦深度强化学习的多无人机内容缓存与轨迹规划方法，包括：构建空地无线通信缓存网络，获取空地无线通信缓存网络的累计平均吞吐量；基于所述累计平均吞吐量，构建无人机轨迹的优化目标函数；将无人机中的缓存替换模型构建为第一MDP模型，将无人机的轨迹设计构建为第二MDP模型；基于所述优化目标函数，采用联邦深度强化学习的算法，计算所述第一MDP模型和第二MDP模型的全局参数，基于所述全局参数进行多无人机轨迹规划与缓存替换。本发明在保护隐私的前提下能够进行更充分的探索，以解决缓存命中和用户的公平通信问题。
本发明授权基于联邦深度强化学习的多无人机内容缓存与轨迹规划方法在权利要求书中公布了：1.基于联邦深度强化学习的多无人机内容缓存与轨迹规划方法，其特征在于，包括： 构建空地无线通信缓存网络，获取空地无线通信缓存网络的累计平均吞吐量；其中，所述空地无线通信缓存网络包括：M架无人机和M个服务群组； 基于所述累计平均吞吐量，构建无人机轨迹的优化目标函数； 将无人机中的缓存替换模型构建为第一MDP模型，将无人机的轨迹设计构建为第二MDP模型； 基于所述优化目标函数，采用联邦深度强化学习的算法，计算所述第一MDP模型和第二MDP模型的全局参数，基于所述全局参数进行多无人机内容缓存与轨迹规划。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京邮电大学，其通讯地址为：100876 北京市海淀区西土城路10号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励