基于深度强化学习的无人机自主部署及能效优化策略

• 作者: 周毅 承楠 李伟 路宁 郜富晓 马晓勇
• 来源期刊: 物联网学报
• 学科: 工学
• 关键词: 空地协作组网 无人机 自主部署 能效优化 深度强化学习
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 理论与技术
• 页码范围: 47-55
• 页数: 9页
• 分类号: TP393
• 字数: 5600字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.2096-3750.2019.00106

摘要

利用无人机组建空中移动基站,可为地面终端用户提供更灵活、高效的接入服务.受无人机覆盖范围和有限能量的约束,研究如何建立快速、高效、节能的空地协同网络至关重要,无人机需要根据复杂动态场景进行最优覆盖部署,同时要减少部署过程中的路径损耗和能量消耗.基于深度强化学习提出了无人机自主部署和能效优化策略,建立无人机覆盖状态集合,以能效作为奖励函数,利用深度神经网络和Q-learning引导无人机自主决策,部署最佳位置.仿真结果表明,该方法的部署时间能够有效减少60％,能耗可降低10％～20％.