基于深度强化学习的蜂窝无人机网络中的轨迹设计

吴凡毅; 王凯; 赵頔; 徐开明; 吴建军

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基于深度强化学习的蜂窝无人机网络中的轨迹设计

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cqvip:设计了一个蜂窝无人机网络,其中无人机采集到的感知数据可以通过直通通信的方式直接传输到移动设备端,或者通过传统的蜂窝方式传输到移动设备端。由于无人机的传输模式会影响到它们的轨迹,在考虑了传输模式的情况下,研究了无人机轨迹设计问题,以最大化系统的总效用。该问题是一个状态行动空间非常大的马尔科夫决策问题,基于此问题提出了一种基于深度强化学习的多无人机轨迹设计算法。仿真结果表明所提出的算法比单智能体算法性能更好。

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来源
《无线电通信技术》 |2020年第2期|210-215|共6页
作者
吴凡毅; 王凯; 赵頔; 徐开明; 吴建军;
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作者单位

北京大学信息科学技术学院北京 100871;

中国人民解放军军事科学院北京 100091;

中国人民武装警察部队特种警察学院北京102211;

中国空气动力研究与发展中心四川绵阳 621000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序语言、算法语言;
关键词
蜂窝无人机网络; 轨迹设计; 马尔科夫决策问题; 深度强化学习;

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