无人机集群以其在作战效率、生存率和性价比方面的优势,逐渐成为现代作战体系中的重要作战力量。通过充分调研国外无人机集群项目研究成果,系统性介绍了国外在航电系统领域中硬件、软件和任务应用相关的开放系统架构。对上述架构进行了...无人机集群以其在作战效率、生存率和性价比方面的优势,逐渐成为现代作战体系中的重要作战力量。通过充分调研国外无人机集群项目研究成果,系统性介绍了国外在航电系统领域中硬件、软件和任务应用相关的开放系统架构。对上述架构进行了层次化梳理和交互关系分析,重点讨论了基于任务的集群可组合性架构(Mission-based Architecture for Swarm Composability,MASC)的设计思想。基于MASC设计了集群任务框架,梳理了集群任务理解-规划-执行控制流程,为进一步开展无人机集群航电系统相关技术、算法、标准设计提供参考。展开更多
为了提高无人机基站(unmanned aerial vehicle base stations,UAV-BS)为地面多用户服务时的数据速率,提出一种基于决斗深度神经网络(dueling deep Q-network,Dueling-DQN)的深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)算法。采用决...为了提高无人机基站(unmanned aerial vehicle base stations,UAV-BS)为地面多用户服务时的数据速率,提出一种基于决斗深度神经网络(dueling deep Q-network,Dueling-DQN)的深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)算法。采用决斗网络(dueling network,DN)结构以克服动态环境的部分可观测问题,联合优化了UAV-BS的位置和下行链路功率分配,在更符合实际的空地概率信道模型中检验了Dueling-DQN算法的性能。结果表明,相较于对比算法,所提出的Dueling-DQN算法可以提供更高的数据速率和服务公平性,且随着地面用户数量的增大,算法的优势更加明显。Dueling-DQN算法可有效解决复杂非凸性问题,为UAV-BS的资源分配问题提供理论参考。展开更多
文摘无人机集群以其在作战效率、生存率和性价比方面的优势,逐渐成为现代作战体系中的重要作战力量。通过充分调研国外无人机集群项目研究成果,系统性介绍了国外在航电系统领域中硬件、软件和任务应用相关的开放系统架构。对上述架构进行了层次化梳理和交互关系分析,重点讨论了基于任务的集群可组合性架构(Mission-based Architecture for Swarm Composability,MASC)的设计思想。基于MASC设计了集群任务框架,梳理了集群任务理解-规划-执行控制流程,为进一步开展无人机集群航电系统相关技术、算法、标准设计提供参考。
文摘为了提高无人机基站(unmanned aerial vehicle base stations,UAV-BS)为地面多用户服务时的数据速率,提出一种基于决斗深度神经网络(dueling deep Q-network,Dueling-DQN)的深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)算法。采用决斗网络(dueling network,DN)结构以克服动态环境的部分可观测问题,联合优化了UAV-BS的位置和下行链路功率分配,在更符合实际的空地概率信道模型中检验了Dueling-DQN算法的性能。结果表明,相较于对比算法,所提出的Dueling-DQN算法可以提供更高的数据速率和服务公平性,且随着地面用户数量的增大,算法的优势更加明显。Dueling-DQN算法可有效解决复杂非凸性问题,为UAV-BS的资源分配问题提供理论参考。
