Jun, 2023

无线电联网无人机的联合路径规划和功率分配，利用通过深度反向强化学习的学徒学习

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 基于 5G 的无人机细胞连接：深度强化学习干扰管理

    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

  • 基于深度强化学习的 无人机无线数据采集路径规划

    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

  • 使用强化学习设计蜂窝网络连接的无人机路径

    本文研究了无人机的路径设计问题，提出了一种新的基于强化学习的算法，通过学习相应的 MDP 的状态 - 价值函数来求解，并使用瓦片编码对大状态空间进行处理。该算法使用原始测量或仿真生成的信号强度作为输入，可适用于在线和离线实现，并成功地避免了城市环境中蜂窝网络的覆盖漏洞。

    May, 2019

  • 多个无人机的鲁棒路径规划：基于深度强化学习

    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

  • 基于无人机三维网络的深度强化学习干扰管理：潜力和挑战

    该研究提出了一种利用深度强化学习和多智能体强化学习解决多小区蜂窝网络中无线电干扰问题的方案，该方案可在不知道干扰频道信息的情况下提高干扰管理的效能，使民用无人机继续发展。

    May, 2023

  • 基于深度强化学习的无人机辅助抗干扰蜂窝通信

    本文提出了一种基于深度强化学习的无人机中继框架，旨在通过在动态博弈中使用以前的反干扰中继体验和观察到的当前网络状态来帮助移动用户抵御智能干扰，从而降低丢包率，提高能源利用效率。

    May, 2018

  • 细胞无人机互联网的强化学习：协议设计、轨迹控制和资源管理

    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

  • 基于深度强化学习的无人机三维轨迹与数据采集优化

    本文旨在通过设计并运用基于最短路径的无人机来提升物联网设备数据的收集和资源分配。同时，设计了一个基于深度强化学习的技术来获取特定区域内的最优轨迹和吞吐量，从而实现了无人机自主收集所有数据的目标，而且显著提高了总速率，最小化了关联资源的使用。实验结果证实了方案在效率、轨迹、时间等方面的优势。

    Jun, 2021

  • 基于强化学习的货物无人机航迹规划和小区分配 最小化切换、断开和能量消耗

    无人机物流配送中通过联合无人机轨迹规划和小区关联，利用强化学习最小化能耗、减少切换次数、保证通信连接，以提高性能表现。

    Dec, 2023

  • 利用深度强化学习实现无人机的同时导航和无线电映射

    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