针对城市空对地模型中无人机与地面用户通信视线连接受阻的问题,提出了基于深度强化学习的无人机通信速率优化方案。利用智能反射面(reconfigurable intelligent surface,RIS)辅助无人机通信,采用双深度Q网络(double deep Q-Learning,DD...针对城市空对地模型中无人机与地面用户通信视线连接受阻的问题,提出了基于深度强化学习的无人机通信速率优化方案。利用智能反射面(reconfigurable intelligent surface,RIS)辅助无人机通信,采用双深度Q网络(double deep Q-Learning,DDQN)算法联合RIS相移和无人机的3D轨迹优化无人机的通信速率,在自建仿真平台上对该方案进行验证。结果表明:与RIS随机相移的DDQN方案、未部署RIS的DDQN方案及RIS相移优化的决斗深度Q网络方案相比,该方案在无人机飞行周期内的平均吞吐量,分别提高了38.61%、30.03%、53.97%。展开更多
文摘针对城市空对地模型中无人机与地面用户通信视线连接受阻的问题,提出了基于深度强化学习的无人机通信速率优化方案。利用智能反射面(reconfigurable intelligent surface,RIS)辅助无人机通信,采用双深度Q网络(double deep Q-Learning,DDQN)算法联合RIS相移和无人机的3D轨迹优化无人机的通信速率,在自建仿真平台上对该方案进行验证。结果表明:与RIS随机相移的DDQN方案、未部署RIS的DDQN方案及RIS相移优化的决斗深度Q网络方案相比,该方案在无人机飞行周期内的平均吞吐量,分别提高了38.61%、30.03%、53.97%。
