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摘要:
针对无人机辅助采集无线传感器网络数据时各节点数据产生速率随机和汇聚节点状态不一致的场景,提出基于Q学习的非连续无人机轨迹规划算法Q-TDUD,以提高无人机能量效率和数据采集效率.基于各节点在周期内数据产生速率的随机性建立汇聚节点的汇聚延时模型,应用强化学习中的Q学习算法将各汇聚节点的延迟时间和采集链路的上行传输速率归一化到奖励函数中,通过迭代计算得到最佳非连续无人机飞行轨迹.实验结果表明,与TSP-continues、TSP、NJS-continues和NJS算法相比,Q-TDUD算法能够缩短无人机的任务完成时间,提高无人机能效和数据采集效率.
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文献信息
篇名 基于Q学习的无人机辅助W SN数据采集轨迹规划
来源期刊 计算机工程 学科
关键词 无线传感器网络 数据采集 无人机 轨迹规划 Q学习算法
年,卷(期) 2021,(4) 所属期刊栏目 移动互联与通信技术|Mobile Internet and Communication Technology
研究方向 页码范围 127-134,165
页数 9页 分类号 TP393
字数 语种 中文
DOI 10.19678/j.issn.1000-3428.0057207
五维指标
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
无线传感器网络
数据采集
无人机
轨迹规划
Q学习算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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