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申请/专利权人：杭州惠嘉信息科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于神经网络的无人机输电线路巡回检测的任务卸载方法，利用全连接神经网络输出整数规划问题结果，利用凸优化解决连续值的求解问题能够以较低的复杂度决策出传感器数据卸载方案，时间在0.1秒以内，是传统算法的百分之一，更适用于信道变化较为频繁的场景。

主权项：1.一种基于神经网络的无人机输电线路巡回检测的任务卸载方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1.1：设置无人机巡回路线；步骤1.2：构建全连接神经网络模型θ，以信道增益h和数据量L为输入，全连接神经网络模型θ输出结果为O；步骤1.3：对输出结果O加入两组高斯白噪声，得到O1、O2；步骤1.4：通过传感器能耗计算方法计算出三组输出结果O、O1、O2中能耗最小的输出结果作为传感器的数据卸载策略a；步骤1.5：根据传感器的数据卸载策略a，无人机在T秒的时间中按照设定的无人机巡回路线对传感器数据进行收集；在无人机的一次巡回检测中，用a＝a1,a2,…,ak,…,aK表示所有传感器的卸载策略，所有传感器需要计算的数据量L表示为向量L＝[L1,L2,…,Lk,…,LK]，其中第k个传感器需要传输的数据量为Lk；信道增益h的集合表示h＝[h1,h2,…,hk,…,hK]，其中hk＝[hk1,hk2,…,hkn,…,hkN]，hkn是时隙n中第k个传感器与无人机的信道增益；对于卸载数据到无人机的传感器，第k个传感器在所有时隙上传的数据量为lk＝[lk1,lk2,…,lkn,…,lkN]，其中lkn表示第n个时隙第k个传感器上传的数据量，0≤n≤N；传感器能耗计算方法为：步骤2.1：对于某个给定的传感器卸载策略，ak＝0表示第k个传感器进行本地计算，ak＝1表示第k个传感器将数据卸载至无人机，各个传感器的总能耗为： 其中，B为信道带宽，c为传感器本地计算能量效率，fk是传感器本地计算每秒的运算次数，μ是计算一个比特数据所消耗的运算次数，N0是噪声，hkn是时隙n中第k个传感器与无人机的信道增益；全连接神经网络模型θ的构建方法，步骤3.1：全连接神经网络模型θ包括1个输入层、2个隐藏层和1个输出层，第一隐藏层为160个神经元，第二隐藏层为80个神经元，输出层有K个神经元，其中激活函数为Sigmoid函数： e为自然常数；步骤3.2：将信道增益h和数据量L输入全连接神经网络模型θ，得到输出O，对输出O加入两组高斯白噪声，得到O1，O2，利用传感器能耗计算方法分别计算得到a＝O，a＝O1，a＝O2时所有传感器的总能耗，取最小的总能耗所对应的a作为传感器的数据卸载策略，并将其和全连接神经网络模型输入信道增益h和数据量L作为训练样本训练全连接神经网络模型θ；高斯白噪声为0-1之间的随机数；步骤1.1中无人机巡回路线的具体构建过程为：无人机每T时间完成一次输电线路的巡回检测，将时间T分为N时隙，每个时隙为TN；无人机路线设置为qn＝xn,yn，0nN，xn为路线横坐标，yn为路线纵坐标，无人机路线为巡回路线，即q0＝qN。

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