I detta dokument behandlas en markbunden flygbasstation (aerial-BS) med stöd av marknätet där användarens rörlighet beaktas. Användarens rörelse ändrar nätverket dynamiskt vilket kan leda till prestandaförlust. För att undvika denna förlust, garantera en lägsta kvalitet på tjänsten (QoS) och eventuellt öka QoS, lägger vi till en antenn-BS till nätverket. För en rättvis jämförelse mellan det konventionella marknätet och det luftburna BS-stödda nätet håller vi det totala antalet BS identiska i båda näten. Att få bästa prestanda i sådana nätverk beror i hög grad på den optimala placeringen av antennen-BS. I detta syfte krävs en algoritm som kan förlita sig på allmänna och realistiska antaganden och som kan avgöra vart man ska gå baserat på tidigare erfarenheter. Det föreslagna tillvägagångssättet för detta mål bygger på en rabatterad belöningsförstärkningsutbildning som kallas Q-learning. Simuleringsresultat visar att denna metod ger en effektiv placeringsstrategi som ökar QoS för trådlösa nätverk när det behövs och lovar att hitta den optimala positionen för antennen-BS i diskreta miljöer.
I REF använde författarna förstärkningsalgoritm för att hitta den optimala placeringen av UAV i 3D utrymme för att öka täckning och genomströmning.
Efficient 3D aerial base station placement considering users mobility by reinforcement learning
{'venue': '2018 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC)', 'journal': '2018 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}