无蜂窝大规模MIMO中基于深度强化学习的无人机辅助通信与资源调度

无蜂窝大规模多入多出(MIMO)网络中分布式接入点(AP)同时服务多个用户,可以实现较大区域内虚拟MIMO的大容量传输;而无人机辅助通信能够为该目标区域热点或边缘用户提供覆盖增强.为了降低反馈链路负载,并有效提升无人机辅助通信的频谱利用率,该文研究了基于AP功率分配、无人机服务区选择和接入用户选择的联合调度;首先将AP...     

无人机辅助无蜂窝大规模MIMO中的空地协同调度

摘 要：无蜂窝大规模多输入多输出（multiple-input multiple-output，MIMO）技术采用大量接入点（access point， AP）为地面用户提供高效的通信服务，但在有高速移动用户的场景中，会加剧对信道状态信息的依赖。为了减少导频资源的消耗，提出了一种综合无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）辅助通信和无蜂窝大规模MIMO通信的双系统架构，该架构能够预测高速移动用户的轨迹，利用无人机为其提供可靠通信；进一步提出了基于深度强化学习（deep reinforcement learning，DRL）的无人机轨迹设计和地面用户调度方案，在满足各类约束的前提下实现系统总和速率最大化。仿真结果表明，与现有方案相比，所提方案能够有效提升系统容量。