一种无人机辅助的智能网联汽车任务卸载和功率分配方法组成比例

本发明专利技术涉及车联网与智能网联汽车技术领域，公开了一种无人机辅助的智能网联汽车任务卸载和功率分配方法，包括以下步骤：车辆收集并存储局部状态信息；车辆利用收集的数据进行深度强化学习模型训练，该模型包括三个网络，分别称为当前网络、目标网络以及评价网络；其中，当前网络与目标网络结构相同，评价网络利用动作奖励值和局部状态信息计算损失函数并更新评价网络参数；利用局部状态信息作为当前网络和目标网络的输入并结合决策动作求解重要性权重，根据评价网络输出和重要性权重求解出优势函数以此更新当前网络参数；利用所有数据更新完当前网络参数后再使用当前网络的权重更新目标网络的权重；多次迭代直至模型收敛。本发明专利技术的有益效果为：降低了计算任务的时延和车辆能耗。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及车联网与智能网联汽车，具体涉及一种无人机辅助的智能网联汽车任务卸载和功率分配方法。

技术介绍

1、随着经济和技术的高速发展，世界范围内的汽车保有量一直在持续增加。同时5g通信和物联网(internet of things,iot)的快速发展为我们发展自动驾驶、车载娱乐等应用提供了契机。例如可以在车辆上部署虚拟现实、增强现实等应用以提升车载体验。而此类应用大多是计算密集型和延迟敏感型的，仅依靠车辆自身算力很难保证低延迟和低能耗的要求。在较早时期曾提出使用云计算方案来解决相关问题，云计算方案指计算资源部署在某一物理区域，车辆通过无线通信与路侧设备进行通信将车载任务卸载至路侧，路侧设备再将任务上发至云计算中心进行计算，云计算中心再将计算结果下发至车辆，虽然该方案解决了计算资源紧缺的问题，但由于云计算部署距离路侧较远而导致无法完全保证低时延的需求。在近年来多项研究提出了移动边缘计算(mobile edge computing,mec)为车辆进行任务卸载的方法。即将计算资源部署至路侧，车辆通过路侧通信设备进行任务卸载，使用边缘计算服务器进行计算，以此在本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种无人机辅助的智能网联汽车任务卸载和功率分配方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种无人机辅助的智能网联汽车任务卸载和功率分配方法，其特征在于：在所述步骤S2中，所观测的局部状态信息包括车辆任务缓存器中剩余计算任务长度、从基站或者无人机获取当前时刻的剩余计算容量、通过基站和/或无人机获取当前信道质量；所做出的决策动作为车辆当前与基站、无人机卸载任务和本地任务计算所消耗的功率。

3.根据权利要求1所述的一种无人机辅助的智能网联汽车任务卸载和功率分配方法，其特征在于：在所述步骤S3中，车辆始终维持本地缓存器固定大小，每一轮迭代完毕以后丢弃该...

【技术特征摘要】

1.一种无人机辅助的智能网联汽车任务卸载和功率分配方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种无人机辅助的智能网联汽车任务卸载和功率分配方法，其特征在于：在所述步骤s2中，所观测的局部状态信息包括车辆任务缓存器中剩余计算任务长度、从基站或者无人机获取当前时刻的剩余计算容量、通过基站和/或无人机获取当前信道质量；所做出的决策动作为车辆当前与基站、无人机卸载任务和本地任务计算所消耗的功率。

3.根据权利要求1所述的一种无人机辅助的智能网联汽车任务卸载和功率分配方法，其特征在于：在所述步骤s3中，车辆始终维持本地缓存器固定大小，每一轮迭代完毕以后丢弃该轮数据并持续收集新一轮数据。

4.根据权利要求3所述的一种无人机辅助的智能网联汽车任务卸载和功率分配方法，其特征在于：所述动作奖励值的计算方式如下：

5.根据权利要求1所述的一种无人机辅助的智能网联汽车任务卸载和功率分配方法，其特征在于：在所述步骤s4中，评价网络参数更新的方法为：将本地缓存器中最后一步所得到的局部状态信息输入至评价网络中，得到最后一步t的状态的价值并...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭国平，易文雄，胡鹤轩，周思源，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：