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龍圖騰網恭喜貴州財經大學申請的專利一種無人機數據收集與能源傳輸方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119556717B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510104149.2，技術領域涉及：G05D1/46；該發明授權一種無人機數據收集與能源傳輸方法是由宋富洪;楊騎遜;鄧明森;陳旭;安馮競;喻曦設計研發完成，并于2025-01-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種無人機數據收集與能源傳輸方法在說明書摘要公布了：本申請公開了一種無人機數據收集與能源傳輸方法，涉及移動計算技術領域，方法包括：基于無人機系統構建數據收集模型、能源收集模型及能源消耗模型；基于數據收集模型、能源收集模型及能源消耗模型，以所有智能設備的平均信息年齡最小、無人機的總能耗最小且所有智能設備收集的平均能源最大為目標，構建多目標無人機飛行優化模型；采用進化算法與強化學習算法交替處理的方式，對多目標無人機飛行優化模型求解，以得到無人機的飛行行為決策，為飛行、懸停并收集數據、懸停并傳輸能量中的一項。本申請可得到同時考慮信息年齡最小、無人機能耗最小且收集能源最多的、質量更優的解決方案。

本發明授權一種無人機數據收集與能源傳輸方法在權利要求書中公布了：1.一種無人機數據收集與能源傳輸方法，其特征在于，所述無人機數據收集與能源傳輸方法包括：構建無人機系統；所述無人機系統包括無人機、基站、高空平臺及多個智能設備；所述無人機用于收集所述智能設備采集到的數據并卸載至所述高空平臺、為所述智能設備傳輸能量；所述基站用于為所述無人機傳輸能量；基于所述無人機系統，構建數據收集模型、能源收集模型及能源消耗模型；所述數據收集模型為基于所述智能設備采集到的數據對應的信息年齡構建；基于所述數據收集模型、所述能源收集模型及所述能源消耗模型，以所有智能設備的平均信息年齡最小、無人機的總能耗最小且所有智能設備收集的平均能源最大為目標，構建多目標無人機飛行優化模型；采用進化算法與強化學習算法交替處理的方式，對所述多目標無人機飛行優化模型求解，以得到無人機的飛行行為決策；所述飛行行為決策為飛行、懸停并收集數據、懸停并傳輸能量中的一項；采用進化算法與強化學習算法交替處理的方式，對所述多目標無人機飛行優化模型求解，以得到無人機的飛行行為決策，包括：對于所述多目標無人機飛行優化模型，基于馬爾科夫決策，確定初始種群；所述初始種群包括多個智能體，每個所述智能體均包含權重向量、策略網絡及價值網絡；所述權重向量用于表征多個優化目標的重要性，多個優化目標包括所有智能設備的平均信息年齡、無人機的總能耗、所有智能設備收集的平均能源；在當前迭代中，若迭代次數未達到預設次數，且處于預設強化學習執行輪次范圍內，則對所述初始種群中多個智能體執行多目標近端策略優化，以得到新種群；若迭代次數未達到預設次數，且處于預設進化操作執行輪次范圍內，則對所述初始種群及精英種群執行進化操作，以得到新種群；其中，所述預設強化學習執行輪次范圍內的輪次與所述預設進化操作執行輪次范圍內的輪次，按大小順序交替設置；評估所述新種群中每個智能體的目標向量；所述目標向量依據所述智能體在每個時隙對應的向量值獎勵確定；基于所述新種群對精英種群進行更新，然后將所述新種群與緩沖種群合并以得到更新后緩沖種群，將所述新種群賦值給所述初始種群以得到更新后初始種群；若所述迭代次數不滿足預設倍值條件，則進入下一次迭代；若所述迭代次數滿足預設倍值條件，則基于所述新種群中每個智能體的目標向量，對所述更新后緩沖種群執行種群更新操作，以刪除部分智能體得到優化種群，將所述優化種群賦值給所述初始種群以得到更新后初始種群，然后進入下一次迭代；若迭代次數達到預設次數，則將所述精英種群標記為輸出種群；根據所述輸出種群，確定無人機在多個時隙的飛行行為決策；所述數據收集模型包括：當高空平臺收到智能設備的數據時，對應的信息年齡表示為如下函數模型：；當高空平臺未收到智能設備的數據時，對應的信息年齡表示為如下函數模型：；其中，為無人機卸載數據至高空平臺的時延；為在時隙智能設備的信息年齡，為時隙的持續時間，為在時隙+1智能設備的信息年齡；所述無人機的飛行狀態包括無人機飛行速度t；所述無人機飛行能耗的計算模型為： ； ；其中，為在時隙的無人機飛行能耗，為在時隙無人機的推進功率消耗，和分別為懸停狀態下無人機的旋翼輪廓功率和旋翼葉尖速度，和分別為懸停狀態下無人機的誘導功率和旋翼轉子平均誘導速度，為機身阻力比，為空氣密度，為旋翼轉子穩定性，為旋翼轉子盤面積；所述無人機數據收集能耗的計算模型為： ；其中，為在時隙的無人機數據收集能耗；為數據收集范圍內的智能設備集合，為智能設備k發送數據至無人機的時延，為智能設備的數據發送功率，為在時隙無人機與智能設備之間的信道功率增益；所述無人機數據卸載能耗的計算模型為： ；其中，為在時隙的無人機數據卸載能耗，為無人機卸載數據至高空平臺的時延，為無人機的卸載功率；所述無人機向智能設備傳輸能耗的計算模型為： ；其中，為在時隙的無人機向智能設備傳輸能耗，為無人機從基站接受能源的接受功率；為二進制變量，若條件為真，則；否則；為無人機在時隙懸停并傳輸能量，為無人機在時隙懸停并收集數據；所述能源消耗模型為： ；其中，為在時隙無人機的能耗。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人貴州財經大學，其通訊地址為：550025 貴州省貴陽市花溪區花溪大學城；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。