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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了无人机群全空中自主协同计算方法及系统，本发明的系统能够通过无人机群的自主协同计算实现高精度、低时延的机上感知数据处理。该系统包括弹性高效任务调度器、轻量级准确深度学习推理性能预测器、无人机间推理数据自适应压缩器。弹性高效任务调度器能够在部分无人机连接不可达的情况下完成任务调度方案的在线更新，轻量级准确深度学习推理性能预测器能够高效地对任务的在线调度方案进行准确评估，无人机间推理数据自适应压缩器能够根据无人机间动态的通信资源状态自适应地对推理中间数据进行压缩。
主权项：1.无人机群全空中自主协同计算方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、将空中无人机群分为若干无人机簇，各无人机簇包括若干个无人机；步骤二、根据各无人机簇和簇内无人机的计算能力，分别为各无人机簇和簇内无人机分配计算任务，根据各无人机簇的计算能力将深度学习模型分割为多个子模型，将子模型分配至各无人机簇，在簇内无人机间进行输入数据的分割与分配；步骤三、数据输入空中无人机群时，上一无人机簇接收数据并通过子模型进行计算，将子模型的计算结果作为输入数据发送给下一无人机簇进行计算，下一无人机簇在处理该数据的同时上一无人机簇同时处理下一组输入空中无人机群的数据，形成簇间流水线并行的计算；各无人机簇根据簇内无人机的计算能力将输入数据分割为多个数据块分配给各无人机，并保证各数据块合并后能够包含输入数据的全部信息，各无人机以并行的方式对负责的数据块进行计算，之后将各计算结果合并得到完整的模型输出数据；数据在各无人机间传递过程中，根据无人机间的通信质量和传输数据大小调整数据压缩率，使无人机间的通信质量保持在预定范围内，步骤四、当无人机状态发生变化时，无人机簇或簇内无人机状态改变，重新确定各无人机簇和簇内无人机的计算能力，然后重复步骤二～三。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 无人机群全空中自主协同计算方法及系统
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