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无人机基站的飞行路线在线优化设计
被引量:
6
1
作者
张广驰
严雨琳
+2 位作者
崔苗
陈伟
张景
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第12期3605-3611,共7页
针对离线的无人机(UAV)基站飞行路线设计无法满足随机的、动态的地面用户通信请求难题,该文研究了飞行路线在线优化设计算法。考虑单个无人机空中基站为两个地面用户提供无线通信服务,通过在线实时优化无人机的飞行路线实现最小化与地...
针对离线的无人机(UAV)基站飞行路线设计无法满足随机的、动态的地面用户通信请求难题,该文研究了飞行路线在线优化设计算法。考虑单个无人机空中基站为两个地面用户提供无线通信服务,通过在线实时优化无人机的飞行路线实现最小化与地面用户的平均通信时延。首先,由于系统的无人机的状态和动作是连续的,将问题转化成一个马尔可夫决策过程(MDP);然后,把单次通信时延引入到动作价值函数中;最后分别采用强化学习中蒙特卡罗和Q-Learning算法来实现无人机的飞行路线在线优化。仿真结果表明,所提出的在线优化的平均时延性能优于"固定位置"和"贪婪算法"的时延计算结果。
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关键词
无人机通信
飞行路线在线优化
平均时延最小化
强化学习
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职称材料
基于强化学习的无人机基站多播通信系统的飞行路线在线优化
被引量:
5
2
作者
张广驰
严雨琳
+2 位作者
崔苗
陈伟
张景
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第3期969-975,共7页
针对无人机(UAV)基站(BS)多播通信系统的通信时延最小化问题,该文提出飞行路线在线优化算法。在该系统中无人机基站向多个地面用户同时发送公共信息,其中每次通信任务中地面用户位置是随机的。为了保证地面用户能够接收完整的公共信息...
针对无人机(UAV)基站(BS)多播通信系统的通信时延最小化问题,该文提出飞行路线在线优化算法。在该系统中无人机基站向多个地面用户同时发送公共信息,其中每次通信任务中地面用户位置是随机的。为了保证地面用户能够接收完整的公共信息以及考虑到无人机的能量有限性,该文以最小化无人机基站完成通信任务的平均时间为目标。首先将问题转化成一个马尔可夫决策过程(MDP);然后把通信时延引入到动作价值函数中;最后提出使用Q-Learning算法对无人机飞行路线进行学习和在线优化,从而实现平均通信时延最小化。仿真结果显示,与其他基准方案相比,该文所提方案能够有效地为无人机多播通信系统飞行路线实现在线优化,并有效降低通信任务的完成时间。
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关键词
无人机基站
飞行路线在线优化
强化学习
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职称材料
题名
无人机基站的飞行路线在线优化设计
被引量:
6
1
作者
张广驰
严雨琳
崔苗
陈伟
张景
机构
广东工业大学信息工程学院
广东省环境地质勘查院
中国电子科学研究院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第12期3605-3611,共7页
基金
广东省科技计划(2017B090909006,2019B010119001,2020A050515010,2021A0505030015)
广东特支计划(2019TQ05X409)。
文摘
针对离线的无人机(UAV)基站飞行路线设计无法满足随机的、动态的地面用户通信请求难题,该文研究了飞行路线在线优化设计算法。考虑单个无人机空中基站为两个地面用户提供无线通信服务,通过在线实时优化无人机的飞行路线实现最小化与地面用户的平均通信时延。首先,由于系统的无人机的状态和动作是连续的,将问题转化成一个马尔可夫决策过程(MDP);然后,把单次通信时延引入到动作价值函数中;最后分别采用强化学习中蒙特卡罗和Q-Learning算法来实现无人机的飞行路线在线优化。仿真结果表明,所提出的在线优化的平均时延性能优于"固定位置"和"贪婪算法"的时延计算结果。
关键词
无人机通信
飞行路线在线优化
平均时延最小化
强化学习
Keywords
Unmanned Aerial Vehicle(UAV)communication
Online trajectory optimization
Average delay minimization
Reinforcement learning
分类号
TN915 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于强化学习的无人机基站多播通信系统的飞行路线在线优化
被引量:
5
2
作者
张广驰
严雨琳
崔苗
陈伟
张景
机构
广东工业大学信息工程学院
广东省环境地质勘查院
中国电子科学研究院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第3期969-975,共7页
基金
广东省科技计划项目(2020A050515010,2021A0505030015,2019B010119001)
广东特支计划项目(2019TQ05X409)。
文摘
针对无人机(UAV)基站(BS)多播通信系统的通信时延最小化问题,该文提出飞行路线在线优化算法。在该系统中无人机基站向多个地面用户同时发送公共信息,其中每次通信任务中地面用户位置是随机的。为了保证地面用户能够接收完整的公共信息以及考虑到无人机的能量有限性,该文以最小化无人机基站完成通信任务的平均时间为目标。首先将问题转化成一个马尔可夫决策过程(MDP);然后把通信时延引入到动作价值函数中;最后提出使用Q-Learning算法对无人机飞行路线进行学习和在线优化,从而实现平均通信时延最小化。仿真结果显示,与其他基准方案相比,该文所提方案能够有效地为无人机多播通信系统飞行路线实现在线优化,并有效降低通信任务的完成时间。
关键词
无人机基站
飞行路线在线优化
强化学习
Keywords
Unmanned Aerial Vehicle(UAV)Base Station(BS)
Online trajectory optimization
Reinforcement learning
分类号
TN915 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
无人机基站的飞行路线在线优化设计
张广驰
严雨琳
崔苗
陈伟
张景
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
6
下载PDF
职称材料
2
基于强化学习的无人机基站多播通信系统的飞行路线在线优化
张广驰
严雨琳
崔苗
陈伟
张景
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
5
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职称材料
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