本文提出了一种针对网络化无人机的干扰感知路径规划方案，使用基于回声状态网络的深度强化学习算法来解决路径规划问题，其中每架无人机旨在实现最大化能量效率和最小化无线延迟和干扰级别。模拟结果表明，该方案在减少对地面用户的干扰和无线传输延迟方面表现优异，并且需要比最短距离启发式基线考虑的步骤数量相当的步骤。

Jan, 2018

该文介绍了在 UAVs 的 cellular IoT 环境下，使用分布式的 sense-and-send 协议协调 UAVs 进行感知和传输，并应用强化学习解决轨迹控制和资源管理等关键问题的方法。

Nov, 2019

该论文提出一种新的端到端强化学习方法来规划机载无人机收集物联网中的分布式传感器节点的数据，以实现对下一代通信网络的支持。通过训练一个双重深度 Q 网络来实现对不同情况参数的泛化控制，从而使代理可以根据平衡数据收集目标和飞行时间效率的安全约束，在各种场景参数下做出运动决策。

Jul, 2020

本文研究了无人机轨迹设计的优化问题，旨在最大化服务于用户的数量，提出了一种基于双 Q 学习算法的机器学习框架来解决这个问题，并且模拟结果表明，该算法与传统的学习算法相比，可以使用户的满意度获得高达 19.4% 的增长。

Feb, 2019

该研究论文探讨了一种面向空中无人机的干扰感知联合路径规划和功率分配机制，旨在最大化上行吞吐量并降低地面用户设备的干扰，模拟结果表明该方法可以实现专家级别的性能水平。

Jun, 2023

通过多代理强化学习框架，本研究介绍了一种有效利用多个无人机最大化地满足用户对数据传输的需求的方法，其中重点是在服务质量约束下共同优化无人机轨迹和用户关联指标。

Feb, 2024

本研究旨在针对移动干扰器存在的情况下，寻找多个航空无人机与地面基站的连通性且避开碰撞的路径。我们提出了一种利用离线时间差异学习算法和在线信噪比映射解决该问题的方案。结果表明，在没有干扰器信息的情况下，我们提出的算法可以高效地避免碰撞并实现实时的多无人机导航任务。

Apr, 2021

在极端天气条件下，本研究提出了一种基于物理的轨迹设计方法，利用基于物理的电磁模拟器考虑详细的环境信息和降雨对无线电波传播的影响，并通过深度强化学习算法基于多步学习和双 Q-learning 解决联合考虑无人机飞行时间和信干比的轨迹优化问题。在均匀大气和雨背景下比较了最优无人机轨迹，还对不同天气条件对轨迹设计的影响进行了彻底研究，并讨论了问题制定中的权重系数的影响。该方法在雨天气条件下展示了优秀的无人机轨迹设计潜力。

Aug, 2023

本文提出一种基于深度学习算法的无人机航迹规划方法，采用 LSTM-MPC 作为决策策略，并结合预测池来提高系统鲁棒性和效率，同时通过数值仿真实验验证了该方法的有效性。

Feb, 2023

本文提出了一种基于深度强化学习的覆盖感知导航方法，该方法利用移动无人机的可控机动性设计其导航 / 轨迹，避免了蜂窝基站覆盖漏洞，并提出了一种同时导航和无线电映射的框架。该模型通过深度 Q 网络（DQN）预测位置的中断概率，并预测期望回报，从而使得机器人学习效率大幅提升。

Mar, 2020