基于蜂窝网络的多无人机能量消耗最优化算法研究 |
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引用本文: | 夏景明,刘玉风,谈玲.基于蜂窝网络的多无人机能量消耗最优化算法研究[J].通信学报,2023(2):185-197. |
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作者姓名: | 夏景明 刘玉风 谈玲 |
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作者单位: | 1. 南京信息工程大学人工智能学院;2. 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心;3. 南京信息工程大学软件学院;4. 南京信息工程大学计算机学院网络空间安全学院 |
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基金项目: | 国家重点研发计划基金资助项目(No.2021ZD0102100); |
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摘 要: | 在一些复杂时变环境中,地面基站(GBS)可能无法协助处理无人机的计算任务,为此研究了一种基于数字孪生(DT)技术的移动边缘计算(MEC)蜂窝网络。考虑到多无人机效率,引入多只配备MEC服务器的高空气球(HAB)协助,在此基础上提出一个所有无人机能量最小化问题,并给出一种多无人机轨迹优化和资源分配方案。应用双深度Q网络(DDQN)解决多无人机与多HAB之间的关联问题;采用连续凸逼近技术(SCA)和块坐标下降算法(BCD)对多无人机轨迹和计算资源进行联合优化。仿真实验验证了所提算法的可行性和有效性。实验结果表明,所提算法使系统能量消耗降低30%,明显优于对比算法。
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关 键 词: | 无人机 任务卸载 数字孪生 双深度Q网络 连续凸逼近 |
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