检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

毫米波通信中基于阻挡预测的无人机抗阻挡轨迹设计: 1; 作者马雪解解 +3 位作者董洋瑞李小亚贺晨范建平《电子与信息学报》北大核心 2025年第4期1093-1103,共11页; 无人机毫米波通信能够在多种按需服务场景中提供高速数据传输。然而,毫米波信号易受障碍物阻挡,使得路径损耗大,严重影响系统吞吐量性能。为解决这一问题,该文提出一种基于阻挡预测的无人机抗阻挡轨迹规划方法,在障碍物地理信息(包括位... 展开更多; 关键词毫米波无人机通信移动用户位置误差阻挡预测无人机3维轨迹设计深度强化学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多智能体深度强化学习的多无人机辅助移动边缘计算轨迹设计被引量：2: 2; 作者徐少毅杨磊《北京交通大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期1-9,共9页; 无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助的移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)网络能够为地面用户设备(User Equipment,UE)提供优质的计算服务,但是为多无人机进行实时的轨迹设计仍是一个挑战.针对该问题,提出基于多智能体深度... 展开更多; 关键词无人机轨迹设计移动边缘计算强化学习多智能体深度确定性策略梯度; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向用户移动场景的无人机中继功率分配与轨迹设计: 3; 作者颜志陆元媛 +4 位作者丁聪何代钰欧阳博杨亮王耀南《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1896-1907,共12页; 在无人机(UAV)中继通信中,中继无人机的通信资源分配与运动规划是需要重点解决的问题。为了提升无人机中继通信系统的通信效率,该文提出一种基于近端策略优化算法的无人机中继功率分配与轨迹设计联合规划方法。该方法将用户移动场景下... 展开更多; 关键词无人机通信用户随机移动无人机轨迹设计功率分配通信效率近端策略优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向大规模物联网的无人机通信感知一体化能效优化算法被引量：3: 4; 作者宋利枝季增栓 +2 位作者曾凤王伟杨永杰《电讯技术》北大核心 2024年第7期1042-1049,共8页; 针对大规模物联网场景下无人机通信感知一体化系统存在的重复感知和能量受限等问题,提出了一种基于聚类算法的能效优化方案。该方案在满足无人机的移动性和感知能力约束下,通过联合设计无人机的三维轨迹和发射功率来最大化系统能效。由... 展开更多; 关键词大规模物联网无人机通信感知一体化能效优化无人机轨迹设计功率分配; 在线阅读下载PDF 职称材料

多小区协作无人机通信感知一体化系统的资源分配被引量：5: 5; 作者李培铭吕忠昊 +1 位作者方园许杰《信号处理》 CSCD 北大核心 2022年第8期1592-1600,共9页; 在通信感知一体化系统中,由于通信与感知两者的目的并不完全一致,这使得通信和感知之间的性能折中问题尤为关键。本文研究多小区协作联网无人机网络的通信感知一体化问题,其中基站作为通信感知收发器与无人机用户通信,同时估计感知目标... 展开更多; 关键词通信感知一体化多小区协作无线通信无人机轨迹设计资源分配; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名毫米波通信中基于阻挡预测的无人机抗阻挡轨迹设计: 1; 作者马雪解解董洋瑞李小亚贺晨范建平; 机构西北大学信息科学与技术学院西北机电工程研究所东南大学移动通信全国重点实验室; 出处《电子与信息学报》北大核心 2025年第4期1093-1103,共11页; 基金国家自然科学基金(61901375,U24B20130) 陕西省重点领域科技创新团队(2023-CX-TD-04) 东南大学移动通信全国重点实验室开放研究基金(2025D05)。; 文摘无人机毫米波通信能够在多种按需服务场景中提供高速数据传输。然而,毫米波信号易受障碍物阻挡,使得路径损耗大,严重影响系统吞吐量性能。为解决这一问题,该文提出一种基于阻挡预测的无人机抗阻挡轨迹规划方法,在障碍物地理信息(包括位置、形状、大小)未知且移动用户定位存在误差的情况下,准确预测链路阻挡并规划无人机飞行轨迹。通过设计引入定位误差泰勒展开项的几何特征向量,对用户与无人机之间的链路阻挡进行预测,进而规划无人机的3维轨迹以有效避免阻挡,提升用户吞吐量。仿真结果表明,针对用户定位误差设计的特征向量能够提高阻挡预测精度。与基于概率阻挡模型的现有算法相比,所提基于阻挡预测的无人机抗阻挡轨迹规划算法尽管复杂度较高,但能够获得更高吞吐量,实现了复杂度与性能之间的均衡。; 关键词毫米波无人机通信移动用户位置误差阻挡预测无人机3维轨迹设计深度强化学习; Keywords MmWave UAV communication Mobile user positioning error Blockage prediction UAV 3D trajectory design Deep reinforcement learning; 分类号 TN928 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多智能体深度强化学习的多无人机辅助移动边缘计算轨迹设计被引量：2: 2; 作者徐少毅杨磊; 机构北京交通大学电子信息工程学院; 出处《北京交通大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期1-9,共9页; 基金国家重点研发计划(2022YFB3303702) 国家自然科学基金(61931001)。; 文摘无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助的移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)网络能够为地面用户设备(User Equipment,UE)提供优质的计算服务,但是为多无人机进行实时的轨迹设计仍是一个挑战.针对该问题,提出基于多智能体深度强化学习的轨迹设计算法,利用多智能体深度确定性策略梯度(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient,MADDPG)框架对无人机的轨迹进行协作设计.考虑到无人机有限的电池容量是限制无人机网络性能的重要因素,因此以无人机的能量效率之和为优化目标构建优化问题,联合优化无人机集群的轨迹和用户设备的卸载决策.每个智能体与边缘计算网络环境进行交互并观测自己的局部状态,通过Actor网络得到轨迹坐标,联合其他智能体的动作和观测训练Critic网络,从而改善Actor网络输出的轨迹策略.仿真结果表明:基于MADDPG的无人机轨迹设计算法具有良好的收敛性和鲁棒性,能够高效地提升无人机的能量效率;所提算法性能较随机飞行算法最高可提升120%,较圆周飞行算法最高可提升20%,较深度确定性策略梯度算法可提升5%~10%.; 关键词无人机轨迹设计移动边缘计算强化学习多智能体深度确定性策略梯度; Keywords UAV trajectory design Mobile Edge Computing(MEC) reinforcement learning Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient(MADDPG); 分类号 TN928 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向用户移动场景的无人机中继功率分配与轨迹设计: 3; 作者颜志陆元媛丁聪何代钰欧阳博杨亮王耀南; 机构湖南大学电气与信息工程学院湖南大学信息科学与工程学院; 出处《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1896-1907,共12页; 基金国家重点研发计划(2021YFC1910402) 湖南省自然科学基金面上项目(2024JJ5090)。; 文摘在无人机(UAV)中继通信中,中继无人机的通信资源分配与运动规划是需要重点解决的问题。为了提升无人机中继通信系统的通信效率,该文提出一种基于近端策略优化算法的无人机中继功率分配与轨迹设计联合规划方法。该方法将用户移动场景下无人机中继功率分配与轨迹设计联合规划问题建模为马尔可夫决策过程,考虑用户位置信息获取不精确的情形,在满足用户中断概率约束的前提下,以中继通信系统的吞吐量最大为优化目标设置奖励函数,采用一种收敛速度较快的深度强化学习算法——近端策略优化算(PPO)法求解,实现中继无人机飞行轨迹优化和中继发射功率合理有效分配。仿真实验结果表明,针对用户随机移动的无人机中继通信场景,该文所提方法与基于随机策略和传统深度确定性策略梯度(DDPG)的方法相比,系统吞吐量分别提升22%和15%。结果表明,所提方法能够有效地提高系统的通信效率。; 关键词无人机通信用户随机移动无人机轨迹设计功率分配通信效率近端策略优化; Keywords Unmanned Aerial Vehicle(UAV)communication Users random movement UAV trajectory design Power allocation Energy efficiency Proximal Policy Optimization(PPO); 分类号 TN92 [电子电信—通信与信息系统] V279 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向大规模物联网的无人机通信感知一体化能效优化算法被引量：3: 4; 作者宋利枝季增栓曾凤王伟杨永杰; 机构南通大学信息科学技术学院南通先进通信技术研究院; 出处《电讯技术》北大核心 2024年第7期1042-1049,共8页; 基金江苏省重点研发计划项目(BE2021013-1) 江苏省未来网络科研项目(FNSRFP-2021-YB-42)。; 文摘针对大规模物联网场景下无人机通信感知一体化系统存在的重复感知和能量受限等问题,提出了一种基于聚类算法的能效优化方案。该方案在满足无人机的移动性和感知能力约束下,通过联合设计无人机的三维轨迹和发射功率来最大化系统能效。由于该问题是非凸的,首先将其解耦为两个子问题,然后利用模拟退火算法和标准凸优化技术来求解无人机的悬停位置和飞行速度以获取最优轨迹,最后根据最优轨迹推导发射功率的闭合表达式,求得每个悬停位置的最优发射功率。与传统的二维和三维方案相比,所提基于聚类的能效优化方案在收敛速度提高4倍的基础上能提升20%~30%系统能效。; 关键词大规模物联网无人机通信感知一体化能效优化无人机轨迹设计功率分配; Keywords massive IoT UAV-enabled integrated sensing and communication energy efficiency optimization UAV trajectory design power allocation; 分类号 TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多小区协作无人机通信感知一体化系统的资源分配被引量：5: 5; 作者李培铭吕忠昊方园许杰; 机构香港中文大学(深圳)理工学院与未来智联网络研究院广东工业大学信息工程学院; 出处《信号处理》 CSCD 北大核心 2022年第8期1592-1600,共9页; 基金国家自然科学基金项目(61871137,U2001208) 广东省省级科技计划项目(2021A0505030002) 深圳市基础研究面上项目(20210318123512002)。; 文摘在通信感知一体化系统中,由于通信与感知两者的目的并不完全一致,这使得通信和感知之间的性能折中问题尤为关键。本文研究多小区协作联网无人机网络的通信感知一体化问题,其中基站作为通信感知收发器与无人机用户通信,同时估计感知目标的位置。基于此,联合优化多个基站协作发射功率控制以及无人机用户的轨迹来平衡感知和通信性能,在满足无人机用户的信干噪比需求和感知目标定位的克拉美罗下界需求基础上,最小化基站的能量消耗。该问题是一个非凸优化问题,通常难以直接进行求解。为解决该问题,本文提出基于交替优化的联合基站功率控制与无人机轨迹优化方案,分别利用半正定松弛技术和连续凸近似技术对基站功率控制和无人机轨迹进行优化设计。最后,实验仿真结果验证了所提联合优化方案的性能。; 关键词通信感知一体化多小区协作无线通信无人机轨迹设计资源分配; Keywords integrated sensing and communication multi-cell cooperation wireless communications unmanned aerial vehicle trajectory design resource allocation; 分类号 TN929. [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	毫米波通信中基于阻挡预测的无人机抗阻挡轨迹设计	马雪解解董洋瑞李小亚贺晨范建平	《电子与信息学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于多智能体深度强化学习的多无人机辅助移动边缘计算轨迹设计	徐少毅杨磊	《北京交通大学学报》 CSCD 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	面向用户移动场景的无人机中继功率分配与轨迹设计	颜志陆元媛丁聪何代钰欧阳博杨亮王耀南	《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	面向大规模物联网的无人机通信感知一体化能效优化算法	宋利枝季增栓曾凤王伟杨永杰	《电讯技术》北大核心	2024	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	多小区协作无人机通信感知一体化系统的资源分配	李培铭吕忠昊方园许杰	《信号处理》 CSCD 北大核心	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料