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基于改进Dueling DQN的无人机网络多域资源分配策略
1
作者
黄嘉伟
黎海涛
吕鑫
《中国电子科学研究院学报》
北大核心
2023年第7期646-651,共6页
针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)网络节点间干扰导致通信质量降低问题,文中从空域与功率域出发,构建以最大化UAV系统频谱效率和能量效率为目标的波束成形与发射功率联合优化模型。针对该多域资源分配模型,提出参数化动作空间...
针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)网络节点间干扰导致通信质量降低问题,文中从空域与功率域出发,构建以最大化UAV系统频谱效率和能量效率为目标的波束成形与发射功率联合优化模型。针对该多域资源分配模型,提出参数化动作空间的加权Dueling DQN(P-wDDQN)学习算法,该算法适用于包含连续功率分配和离散波束成形的混合动作空间,且解决了Dueling DQN的目标Q值过低估计问题。利用所提P-wDDQN算法设计了联合波束与功率资源分配策略。仿真结果表明,所提多域资源分配策略提升了无人机网络的频谱效率和能量效率,且具有快速收敛的优势。
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关键词
UAV网络
深度强
化
学习
多域资源分配
参数化动作空间
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题名
基于改进Dueling DQN的无人机网络多域资源分配策略
1
作者
黄嘉伟
黎海涛
吕鑫
机构
北京工业大学信息学部
出处
《中国电子科学研究院学报》
北大核心
2023年第7期646-651,共6页
基金
航空科学基金资助项目(2018ZC15003)。
文摘
针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)网络节点间干扰导致通信质量降低问题,文中从空域与功率域出发,构建以最大化UAV系统频谱效率和能量效率为目标的波束成形与发射功率联合优化模型。针对该多域资源分配模型,提出参数化动作空间的加权Dueling DQN(P-wDDQN)学习算法,该算法适用于包含连续功率分配和离散波束成形的混合动作空间,且解决了Dueling DQN的目标Q值过低估计问题。利用所提P-wDDQN算法设计了联合波束与功率资源分配策略。仿真结果表明,所提多域资源分配策略提升了无人机网络的频谱效率和能量效率,且具有快速收敛的优势。
关键词
UAV网络
深度强
化
学习
多域资源分配
参数化动作空间
Keywords
UAV network
deep reinforcement learning
multidomain resource allocation
parameterized action space
分类号
TN92 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进Dueling DQN的无人机网络多域资源分配策略
黄嘉伟
黎海涛
吕鑫
《中国电子科学研究院学报》
北大核心
2023
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