Dec, 2023

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

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 多智能体强化学习用于协作无人机卸载蜂窝通信

    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

  • 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

    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

  • 基于无人机通信的细胞网络：基于连接受限轨迹优化的视角

    这篇论文提出了一种新的无人机轨迹设计问题，考虑优化其航迹以最小化任务完成时间，并在保证最低接收信噪比的前提下与地面基站进行可靠通信，通过图论和凸优化技术，提出了两种高质量的近似轨迹解决方案。

    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

  • 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

  • 多无人机网络联合轨迹和通信设计

    本文研究了基于多架无人机构成的无线通信系统，通过优化多用户通信调度与关联，无人机的轨迹与发射功率控制，最大程度地提高地面用户的最小吞吐量。提出了适用于非凸优化问题的迭代算法，实现了用户调度、无人机轨迹和发射功率的交替优化，并对问题的收敛性和复杂度进行了分析。仿真结果表明，与其他基准方案相比，该优化设计能极大地提升吞吐量。

    May, 2017

  • 机器学习应用于无人机蜂窝网络连接和安全

    本文介绍了在细胞连接的无人机领域中所涉及到的无线连接和安全挑战，提出了基于人工神经网络的方案来适应性地利用无线系统资源并在保证实时安全的情况下解决挑战。

    Apr, 2018

  • 稠密城市环境下确保连接性的深度无人机路径规划

    通过提出 DUPAC，一种基于深度强化学习的无人机路径规划框架来解决操作员控制的无人机飞行和手动静态飞行配置等问题，该框架在维持优秀无人机与蜂窝网络连接的同时，实现了从起点到终点的最佳路线确定，并在实验中展现了可行性和性能。

    Jun, 2024

  • 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

  • 无人机可见光通信（VLC）的节能方案

    该研究提出了一种利用可见光通信（VLC）与无人机（UAVs）相结合的新方法，以同时提供灵活的通信和照明。通过优化无人机位置和单元格关联以尽量降低功耗，该方法可以将总传输功率消耗降至少 53.8％。

    May, 2019