Abstract-Recently, de obemannade luftfartygen (UAV) har i stor utsträckning använts i realtidsavkänning program över cellulära nätverk. En UAV:s prestanda bestäms av både dess avkännings- och överföringsprocesser, som påverkas av UAV:s bana. Det är dock en utmaning för UAV att bestämma sin bana, eftersom den fungerar i en dynamisk miljö, där andra UAV bestämmer sina banor dynamiskt och konkurrerar om de begränsade spektrumresurserna på samma gång. För att ta itu med denna utmaning, antar vi förstärkningslärande för att lösa UAV bana design problem på ett decentraliserat sätt. För att samordna flera UAV:er som utför realtidsanalyser föreslår vi först ett sense-and-send-protokoll, och analyserar sannolikheten för framgångsrik giltig dataöverföring med hjälp av bosatta Markov-kedjor. Sedan föreslår vi en förbättrad multi-UAV Q-lärande algoritm för att lösa decentraliserade UAV bana design problem. Simuleringsresultat visar att den föreslagna algoritmen konvergerar snabbare och uppnår högre verktyg för UAV, jämfört med traditionella single-and multi-agent Q-learning algoritmer. Index Terms-Reinforcement learning, sense-and-send protokoll, bana design, obemannade luftfartyg (UAV).
Ett sense-and-send protokoll är utformat i REF för att samordna flera UAV, och en multi-UAV Q-learning-baserad algoritm föreslås för decentraliserad UAV bana design.
Reinforcement Learning for Decentralized Trajectory Design in Cellular UAV Networks With Sense-and-Send Protocol
{'venue': 'IEEE Internet of Things Journal', 'journal': 'IEEE Internet of Things Journal', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}