南京航空航天大学屈毓锛获国家专利权
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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种面向低空智联网的空地动态协同推理方法和装置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:CN119814115B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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:202411880865.1,技术领域涉及:H04B7/185;该发明授权一种面向低空智联网的空地动态协同推理方法和装置是由屈毓锛;谢纪元;董超;张磊;吴启晖设计研发完成,并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向低空智联网的空地动态协同推理方法和装置在说明书摘要公布了:本发明公开了一种面向低空智联网的空地动态协同推理方法和装置,包括:在单架无人机和地面站上分别部署训练好的小型轻量级的深度神经网络模型和大型复杂的深度神经网络模型;将无人机作为空中节点,地面站作为地面节点,在接收到推理任务请求后,无人机对自身状态和可用资源进行统计评估,对空地传输的信道情况进行感知;选择是否仅由无人机利用小型轻量级的深度神经网络模型单独进行推理,如果否,将推理任务按照大型复杂的深度神经网络模型的层结构和层数量划分为两个子任务,将子任务分配至无人机和地面站共同执行。本发明能够为空‑地协同计算提供灵活且高效的适配推理策略,极大地提高了低空智联网的计算效率。
本发明授权一种面向低空智联网的空地动态协同推理方法和装置在权利要求书中公布了:1.一种面向低空智联网的空地动态协同推理方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤: 在单架无人机和地面站上分别部署训练好的一个小型轻量级的深度神经网络模型和一个大型复杂的深度神经网络模型; 将无人机作为空中节点,地面站作为地面节点,在接收到推理任务请求后,无人机对自身状态和可用的计算资源进行评估,通过任务到达和当前任务完成的时刻情况,选择执行下一个任务的时刻,同时代入无人机到地面站的距离,计算信道传输速率,完成对与空地传输的信道情况的感知; 结合统计评估结果和感知结果,将推理任务按照模型层数和动态任务流的情况,通过深度强化学习算法搜索得出优化决策,评估在当前位置的信道条件下,整个任务流在不同决策集合下的任务总延迟;由不同取值情况下的总延迟所对应的奖励值来训练深度强化学习的DQN网络,最终使其收敛,按照所得的所有任务的决策集合来调整参与的节点类型和分配的模型计算量;如果选择无人机本地推理,由无人机本地事先部署好的小型轻量级的深度神经网络模型单独进行推理,如果选择与地面站协同处理,则按照决策将推理任务按层数划分为两个子任务,将子任务分配至无人机和地面站共同执行。
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