1.一種面向空天地一體化網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)軌跡優(yōu)化和任務(wù)卸載方法，其特征在于，
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向空天地一體化網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)軌跡優(yōu)化和任務(wù)卸載方法，其特征在于，所述網(wǎng)絡(luò)模型分為三層結(jié)構(gòu)，地面層、空中層和太空層；
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向空天地一體化網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)軌跡優(yōu)化和任務(wù)卸載方法，其特征在于，所述節(jié)點(diǎn)通信模型中，無人機(jī)與地面用戶之間的通信鏈路為視距鏈路los或非視距鏈路nlos；los的路徑損耗為對應(yīng)nlos的路徑損耗為其中βlos和βnlos分別是區(qū)分los和nlos鏈路的兩個不同的衰減因子，αmn(t)是功率增益，對于該通信鏈路的平均路徑損失定義為：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向空天地一體化網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)軌跡優(yōu)化和任務(wù)卸載方法，其特征在于，所述任務(wù)卸載能耗模型初始化時，每個地面用戶被隨機(jī)分配一定數(shù)據(jù)量的計算任務(wù)，地面用戶需要將任務(wù)上傳由上行鏈路傳輸至uav中，再由uav決定是否將任務(wù)上傳至leo衛(wèi)星計算或在自身中進(jìn)行計算，在整個任務(wù)計算周期內(nèi)，主要考慮地面用戶和uav所消耗的能量，具體分為四個方面：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向空天地一體化網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)軌跡優(yōu)化和任務(wù)卸載方法，其特征在于，所述時延模型主要包含任務(wù)計算時延以及信息傳輸時延兩部分，其中任務(wù)計算時延涉及無人機(jī)計算時延以及衛(wèi)星計算時延，二者定義為：和信息傳輸?shù)臅r延分為上行時延、下行時延以及在無人機(jī)之間和無人機(jī)與衛(wèi)星之間的傳輸時延，定義為：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向空天地一體化網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)軌跡優(yōu)化和任務(wù)卸載方法，其特征在于，所述時序預(yù)測算法為將地面區(qū)域劃為多個小塊，以每小塊作為單元，利用真實數(shù)據(jù)集模擬單元內(nèi)地面用戶數(shù)量，將其作為歷史時序數(shù)據(jù)，通過itransformer時序預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)測；基于itransformer的時序預(yù)測模型為一種基于transformer的時序預(yù)測架構(gòu)，不改變transformer的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，轉(zhuǎn)換注意力機(jī)制和前饋網(wǎng)絡(luò)的作用；將不同的變量分開考慮，每個變量被編碼成獨(dú)立的token，利用注意力機(jī)制建模不同變量間的相關(guān)性，利用前饋網(wǎng)絡(luò)建模變量的時序相關(guān)性，獲取序列時序表征；將歷史時序數(shù)據(jù)輸入，輸出未來時刻每一單元的用戶數(shù)量。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向空天地一體化網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)軌跡優(yōu)化和任務(wù)卸載方法，其特征在于，所述優(yōu)化問題具體為：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的面向空天地一體化網(wǎng)絡(luò)的無人機(jī)軌跡優(yōu)化和任務(wù)卸載方法，其特征在于，所述多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法為一種基于層次學(xué)習(xí)的雙級qmix算法；包含高層決策網(wǎng)絡(luò)和底層決策網(wǎng)絡(luò)兩部分；