MMJun, 2024

多无人机多 RIS 关注 QoS 的空中通信系统使用 DRL 和 PSO

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TL;DR无人机在提供无线服务方面具有优势，但资源限制给应用带来挑战。本论文介绍了一种优化模型，通过无人机路径规划和多重反射面支持，最大化吞吐量和覆盖范围，通过深度强化学习和粒子群算法解决了线性规划技术的限制，并通过大量仿真实验证明在服务质量方面相比其他方法有较大的提升。
发现论文，激发创造
  • 基于公平性驱动的 DRL 算法在 RIS 增强的 5G 网络中实现无缝三维无人机连接性优化

    本文研究了可重构智能表面（RIS）辅助的大规模多输入多输出系统在三维中为扩展无线蜂窝覆盖的问题，其中多个 RIS 分别装备有一组被动元件，部署以同时服务多个无人机（UAV）的基站（BS）在 5G 无线通信的时频资源中。通过联合优化 BS 的发送波束形成参数和 RIS 的相移参数来最大化 UAV 的最小信干噪比（SINR），并确保 UAV 之间的公平性。我们提出了两种新颖的算法来解决这个问题，并利用深度确定性策略梯度作为最优化方法来求解 BS 的波束形成矩阵和 RIS 的相移参数。通过模拟结果证明了我们提出的解决方案的有效性，并得出了一些有见地的观察结果。

    Nov, 2023

  • 机器学习增强的无人机反射表面轨迹与无源波束成形设计

    提出一种新的框架，通过在无人机网中部署 RIS 进行服务质量的提升，采用非正交多址技术进一步提高网络的频谱效率，设计深度 Q - 网络算法来解决能源消耗最小化问题。

    Oct, 2020

  • 基于多智能体强化学习的无人机网络资源分配

    本文探讨了使用无人机作为空中基站提供无线通信服务的动态资源分配问题，并通过多智能体强化学习框架实现了长期收益的最大化。研究结果表明，该算法在信息交互开销和性能提升之间取得了良好的平衡。

    Oct, 2018

  • 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

  • 基于双连接支持的无人机辅助 RIS Heterogeneous 网络的传输功率最小化资源管理

    本文提出了一种利用多架无人机作为被动中继器搭载可重构智能表面，以改善双连通支持的异构网络（HetNet）性能的新方法。我们通过对优化 UAV 的轨迹 / 速度、RIS 相移、子载波分配以及每个 BS 的有源波束赋形器进行联合优化，解决了总发射功率最小化问题，从而降低了传输功率，同时保持了相似的 QoS。

    Jun, 2021

  • 利用空中可重构智能表面优化信息时效的深度强化学习方法

    本篇研究探讨将无人机和可重构智能表面元素与物联网设备集成以被动中继信息的好处，并通过优化问题来最小化平均信息时效，并且使用近端策略优化算法来解决混合整数非凸优化问题，结果表明我们的算法在 AoI 方面优于其他所有算法。

    Nov, 2020

  • 应用元强化学习进行策略性物联网部署在灾害应对无人机群的覆盖

    通过优化模型、轻量级元 - 强化学习解决方案以及广泛的模拟实验，在提供了快速收敛的同时，证明了介绍的方法在为战略位置提供覆盖方面优于现有的三种算法。

    Jan, 2024

  • 可重构智能表面辅助无人机通信：联合轨迹设计与被动波束赋型

    通过联合无人机轨迹和可重构智能表面的无源波束成型设计来最大化系统的平均可实现速率

    Aug, 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

  • 一种基于强化学习和凸优化的混合框架用于基于无人机的自主元宇宙数据采集

    本文提出了一种无人机辅助的 Metaverse 网络系统模型，通过资源分配和轨迹控制来提高数据收集效率，采用强化学习和凸优化的混合框架来解决时间依赖性优化问题，仿真结果表明该框架能够在给定传输功率资源下减少任务完成时间。

    May, 2023