典型文献
无人机中基于C-DQN的资源分配和轨迹优化研究
文献摘要：
随着无人机作为空中中继和终端技术的迅速发展,物理层安全问题在近几年间已经成为一个研究热点.本文将无人机发射的通信功率分为两部分(保密信息功率和人工噪声功率),在传输保密信息时能有效防止非法窃听,同时考虑了无人机在空中飞行时所需的动力功耗,通过联合优化无人机的飞行轨迹和功率分配比,以实现在固定能量下平均传输信息量最大化的目的.将这一情景建模成马尔可夫模型(MDP),并利用Curiosity-Driven Deep Q-learning Network(C-DQN)算法进行训练优化,结果表明,该算法具有良好的收敛效果.
文献关键词：
功率分配;安全传输;动力功耗;MDP;C-DQN算法;无人机
中图分类号：
作者姓名：
沈冰;许士勋;卢小凤;付芳;张志才
作者机构：
山西大学 物理电子工程学院,山西 太原 030006
文献出处：
引用格式：
[1]沈冰;许士勋;卢小凤;付芳;张志才-.无人机中基于C-DQN的资源分配和轨迹优化研究)[J].测试技术学报,2022(02):141-146
A类：
动力功耗,情景建模,Curiosity
B类：
DQN,资源分配,轨迹优化,中继,物理层安全,通信功率,保密,密信,人工噪声,噪声功率,非法窃听,联合优化,飞行轨迹,功率分配,定能,信息量,马尔可夫模型,MDP,Driven,Deep,learning,Network,收敛效果,安全传输
AB值：
0.372923
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