I detta dokument föreslås ett system för interferensmedveten vägplanering för ett nätverk av cellulärt anslutna obemannade luftfartyg (UAV). I synnerhet syftar varje UAV till att uppnå en avvägning mellan maximering av energieffektivitet och minimering av både trådlös latens och den störningsnivå som orsakas på marknätet längs dess väg. Problemet är kastat som ett dynamiskt spel bland UAVs. För att lösa detta spel, en djup förstärkning lärande algoritm, baserat på eko state nätverk (ESN) celler, föreslås. Den introducerade djupa ESN-arkitekturen tränas så att varje UAV kan kartlägga varje observation av nätverkets tillstånd till en åtgärd, med målet att minimera en sekvens av tidsberoende allmännyttiga funktioner. Varje UAV använder ESN för att lära sig dess optimala väg, överföringseffektnivå och cellbindningsvektorn på olika platser längs dess väg. Den föreslagna algoritmen visas för att nå ett subgame perfekt Nash jämvikt (SPNE) vid konvergens. Dessutom härleds en övre och nedre gräns för UAV:s höjd, vilket minskar den föreslagna algoritmens beräkningskomplexitet. Simuleringsresultat visar att det föreslagna systemet uppnår bättre trådlös latens per UAV och hastighet per markanvändare (UE) samtidigt som det kräver ett antal steg som är jämförbart med en heuristisk baslinje som överväger att förflytta sig via kortast avstånd till motsvarande destinationer. Resultaten visar också att den optimala höjden av UAVs varierar baserat på marknätets densitet och UE-datahastighetskrav och spelar en viktig roll för att minimera störningsnivån på marken UEs samt den trådlösa överföringsfördröjningen av UAV. Obemannade luftfarkoster (UAV); echo state network (ESN); djupinlärning; djup förstärkningsinlärning; spelteori; banplanering En preliminär version av detta arbete har accepterats för publicering på
Arbetet i REF föreslog en interferensmedveten vägplaneringsmetod för drönare med målet att minimera deras kommunikationslatens och deras störningar på markbundna användare.
Cellular-Connected UAVs over 5G: Deep Reinforcement Learning for Interference Management
{'venue': 'IEEE Transactions on Wireless Communications, 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}