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| 无人机系统中基于能量效率的资源分配研究 | |
| 作者姓名： | 张志才付芳尹振华 |
| 作者单位： | 山西大学 物理电子工程学院,山西 太原 030006 |
| 摘 要： | 无人机作为一种新的通信基础设施,引起了学术界和工业界的广泛关注.由于其在空中部署的特点,广泛应用于军事侦查、监控、城市交通管理等场景.然而,无人机的部署面临以下挑战:①由于无人机信道的广播特性,无人机与地面通信时容易被窃听;②由于无人机采用蓄电池供电,其续航能力和传输数据量受限于电池容量.本文采用物理层安全容量来描述无人机通信速率,为了降低数据被窃听的风险,合法接收者即宏基站将辅助发射人工干扰噪声,以降低窃听者的通信信道质量;通过联合控制无人机的发射功率和宏基站的干扰功率,以最大化无人机系统的能量效率;考虑到无人机信道的动态特性,本文将此功率控制问题建模为马尔科夫决策过程,并采用深度Q学习网络算法来获得最优的功率策略.Python仿真实验证明:本文所提出算法的平均回报值和收敛性能都优于Policy Gradient算法. |
| 关 键 词： | 无人机 能量效率 马尔科夫决策过程 深度Q学习网络 |
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