Abstract-I detta dokument, ett interferens-medveten vägplaneringssystem för ett nätverk av cellulärt anslutna obemannade luftfartyg (UAV) föreslås. I synnerhet syftar varje UAV till att uppnå en kompromiss mellan maximering av energieffektivitet och minimering av både trådlös latens och störningar orsakade 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, överföringskraft och cellbindning vektor på olika platser längs dess väg. Den föreslagna algoritmen visas för att nå ett subgame perfekt Nash jämvikt vid konvergens. Dessutom härleds en övre gräns och en nedre gräns för UAV:s höjd, vilket minskar den föreslagna algoritmens beräkningskomplexitet. Simuleringsresultaten 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 jämförbara med en heuristisk baslinje som överväger att förflytta sig via kortast avstånd mot 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. Index Terms-Obemannade luftfarkoster (UAV), eko state nätverk (ESN), djupinlärning, djup förstärkning lärande, spelteori, vägplanering.
I REF föreslogs den banplaneringsalgoritmen för att uppnå en avvägning mellan maximering av energieffektivitet och minimering av både störning och latens.
Interference Management for Cellular-Connected UAVs: A Deep Reinforcement Learning Approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}