【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于无人机任务网络通信，具体涉及一种基于深度强化学习的无人机任务网络消息传输路由规划系统及方法。
技术介绍
1、航空、电子、自动控制和人工智能技术的快速发展，促进了无人机技术的飞速成长。无人机被广泛地应用于各个民用和军事领域，如实时监视、搜索和救援、军事侦察和危险场所检查等。伴随无人机技术的发展和众多小型化无人机的出现，无人机应用越来越倾向于多无人机或集群执行工作。协同工作的无人机使用无线通信设备通信，并通过自组织的方式动态组网。随着任务要求的日益严格和环境的日益复杂，无人机自组网所需的节点数量已大幅上升，形成了网络规模大且动态性极强的特点。主要表现为节点间传递的消息数量急剧增加，这不仅加剧了网络的通信负担，还使得路由开销显著增大，这无疑影响了无人机执行任务的效率和准确性，同时对路由算法的高效性和动态适应能力提出了更高的要求，旨在适应快速变化的环境。
2、通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
3、(1)现有技术一通过基于静态网络拓扑的传统路由算法进行路由规划。传统路由算法主要依赖于预先构建的网络拓...
【技术保护点】
1.基于深度强化学习的无人机任务网络消息传输路由规划系统，其特征在于，包括任务意图转译模块、态势感知模块和路由规划模块；
2.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的无人机任务网络消息传输路由规划系统，其特征在于，所述任务意图转译模块中，分为知识抽取模块和需求映射两个子模块；所述知识抽取模块对输入意图进行关键知识抽取；
3.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的无人机任务网络消息传输路由规划系统，其特征在于，所述态势感知模块执行数据采集、数据处理与细化表征、信息传输、信息融合、态势数据库的生成与维护6个环节；
4.根据权利要求1所述的...
【技术特征摘要】
1.基于深度强化学习的无人机任务网络消息传输路由规划系统，其特征在于，包括任务意图转译模块、态势感知模块和路由规划模块；
2.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的无人机任务网络消息传输路由规划系统，其特征在于，所述任务意图转译模块中，分为知识抽取模块和需求映射两个子模块；所述知识抽取模块对输入意图进行关键知识抽取；
3.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的无人机任务网络消息传输路由规划系统，其特征在于，所述态势感知模块执行数据采集、数据处理与细化表征、信息传输、信息融合、态势数据库的生成与维护6个环节；
4.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的无人机任务网络消息传输路由规划系统，其特征在于，所述路由规划模块中，将网络中的节点集合、任务意图转译模块得到的意图元组、任务消息传输qos需求信息和态势感知模块得到的链路态势信息作为路由规划模块的初始输入；
5.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨春刚，吴涵，李彤，李紫璇，李杰，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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