I detta dokument utvecklar vi en distribuerad mekanism för spektrumdelning mellan ett nätverk av obemannade luftfartyg (UAV) och licensierade markbundna nät. Denna metod kan ge en praktisk lösning för situationer där UAV-nätet kan behöva externt spektrum vid hantering av överbelastat spektrum eller behöva ändra sin driftsfrekvens på grund av säkerhetshot. Här studerar vi ett scenario där UAV-nätverket utför ett fjärranalysuppdrag. I denna modell kategoriseras UAV:erna till två kluster av återutläggning och avkänning av UAV:er. Relä UAV:er tillhandahåller en relätjänst för ett licensierat nätverk för att få tillgång till spektrum för resten av UAV:er som utför avkänningsuppgiften. Vi utvecklar en distribuerad mekanism där UAV:erna lokalt beslutar om de behöver delta i återutläggning eller avkänning med tanke på att kommunikationen mellan UAV:er kanske inte är genomförbar eller tillförlitlig. UAVs lär sig den optimala uppgiften allokering med hjälp av en distribuerad förstärkning lärande algoritm. Konvergens av algoritmen diskuteras och simuleringsresultat presenteras för olika scenarier för att verifiera konvergens 1.
En primär modell för delning av spektrum i UAV-nät där UAV:erna är uppdelade i två kluster av avkänning och återutläggning av UAV:er föreslås i REF.
Distributed Cooperative Spectrum Sharing in UAV Networks Using Multi-Agent Reinforcement Learning
{'venue': '2019 16th IEEE Annual Consumer Communications & Networking Conference (CCNC)', 'journal': '2019 16th IEEE Annual Consumer Communications & Networking Conference (CCNC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}