典型文献
基于深度强化学习的无人机间通信链路智能决策
文献摘要：
由于无人机组网灵活、快速、低成本的特性,空中基站被视为在未来无线通信中有前景的技术.无人机集群可以通过相互协调和合作,完成的复杂任务,具有重大的研究和实用价值,而无人机间的高效通信是当下面临的重大挑战.为了在满足无人机间通信速率的前提下,尽可能节省发射功率,本文提出基于深度强化学习的集群方案和功率控制的智能决策算法.首先,本文设计了三种无人机集群方案,以对地面用户提供无缝的无线覆盖;然后,本文提出了基于深度Q网络(Deep Q-network)算法的集群方案和功率控制决策算法,用深度神经网络输出不同条件下联合决策的无人机集群方案和发射功率,并研究了重要性采样技术,提高训练效率.仿真结果表明,本文提出的深度强化学习算法能够正确决策无人机集群方案和发射功率,与不带强化学习的深度学习(Deep Learning Without Reinforcement Learning,DL-WO-RL)算法相比,用更低的发射功率满足无人机之间的通信速率要求,并且重要性采样技术能够缩短DQN算法的收敛时间.
文献关键词：
深度强化学习;智能决策;无人机集群;功率控制
中图分类号：
作者姓名：
周世阳;程郁凡;徐丰;雷霞
作者机构：
电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室,四川成都611731;中国航空无线电电子研究所,上海200241
文献出处：
引用格式：
[1]周世阳;程郁凡;徐丰;雷霞-.基于深度强化学习的无人机间通信链路智能决策)[J].信号处理,2022(07):1424-1433
A类：
B类：
间通信,通信链路,智能决策,组网,空中基站,无线通信,无人机集群,相互协调,复杂任务,高效通信,通信速率,发射功率,功率控制,决策算法,无线覆盖,Deep,network,控制决策,深度神经网络,不同条件下,下联,联合决策,重要性采样,提高训练,训练效率,深度强化学习算法,Learning,Without,Reinforcement,DL,WO,RL,DQN,收敛时间
AB值：
0.343302
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