En ny ram föreslås för utformning av banan för flera obemannade luftfartyg (UAV) som bygger på förutsägelser om användarnas rörlighetsinformation. Problemet med gemensam bana design och effektstyrning är formulerad för att maximera den momentana summan överföringshastighet samtidigt som den uppfyller hastighetskrav användare. I ett försök att lösa detta relevanta problem, föreslås en trestegsstrategi, som bygger på maskininlärning tekniker för att få både positionsinformation för användare och bana design av UAVs. För det första föreslås en multi-agent Q-learning-baserad placeringsalgoritm för att bestämma de optimala positionerna för UAV baserat på den ursprungliga platsen för användarna. För det andra samlas deras positionsdata in från Twitter för att beskriva de anonyma användarvägarna i den fysiska världen i ett försök att fastställa användarnas mobilitetsinformation utifrån en verklig datauppsättning. Under tiden föreslås en echo state network (ESN) baserad förutsägelsealgoritm för att förutsäga framtida positioner för användare baserat på den verkliga datauppsättningen. För det tredje är en multi-agent Q-lärande-baserad algoritm utformad för att förutsäga positionen av UAVs i varje tid slits baserat på rörligheten för användare. I denna algoritm, flera UAVs fungerar som agenter för att hitta optimala åtgärder genom att interagera med sin miljö och lära av sina misstag. Dessutom visar vi också att den föreslagna multi-agent Q-lärande-baserade bana design och kraftstyrning algoritm kan konvergera under milda förhållanden. Numeriska resultat ges för att visa att när reservoarens storlek ökar, förbättrar den föreslagna ESN-metoden exaktheten. Slutligen visar vi att genomströmningsvinsterna på cirka 17 procent uppnås. Index Terms-Multi-agent Q-learning, effektstyrning, bandesign, Twitter, obemannade luftfartyg (UAV). Xiao Liu (S'18) mottog B.S. och M.S. examina 2013 respektive 2016. Han arbetar för närvarande mot doktorsexamen med kommunikation
REF utformar ett maskininlärningsbaserat tillvägagångssätt för att förutsäga användarnas rörlighetsinformation, vilket beaktas vid utformningen av flera UAV:er.
Trajectory Design and Power Control for Multi-UAV Assisted Wireless Networks: A Machine Learning Approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}