无人机辅助车联网中高效缓存和任务卸载的状态更新方法
公开
摘要
本发明公开了一种无人机辅助车联网中高效缓存和任务卸载的状态更新方法，首先，为达到全方面保证自动驾驶的安全性的目的，同时考虑计算使用的缓存模型的新鲜度与计算卸载过程的新鲜度，作为车辆的状态更新的信息新鲜度，其次，结合车辆边缘计算、缓存和无人机三种技术，设计了一个通过在动态环境中对缓存更新、用户关联、资源分配做出决策，来解决最小化系统能量消耗，保证信息时效性的策略。最后，使用深度强化学习算法，采用以深度确定性策略梯度为基础的算法，将经验缓存池进行划分，从两个不同的缓存池中按比例选取经验训练神经网络，从而加快了收敛速度，减小了收敛后的奖励震荡，提高了收敛后的奖励值，提升算法性能。
基本信息
专利标题 ：
无人机辅助车联网中高效缓存和任务卸载的状态更新方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114626298A
申请号 ：
CN202210246271.X
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-03-14
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
秦晓琦胡楠马楠张治
申请人 ：
北京邮电大学
申请人地址 ：
北京市海淀区西土城路10号
代理机构 ：
北京挺立专利事务所(普通合伙)
代理人 ：
高福勇
优先权 ：
CN202210246271.X
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06F30/15 G06N3/08 H04L67/12 H04W4/40 G06F111/08 G06F111/10
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-06-14 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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