基于强化学习的能量受限无人机通信感知轨迹规划方法OA北大核心CSTPCD
A Reinforcement Learning-based Trajectory Planning Method for Energy-constraint UAV Communication and Sensing
针对能量受限下无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助通信感知中的无人机轨迹规划问题,采用激光无线充电的方式为无人机额外提供能量,同时考虑了无人机动力学和感知通信速率等约束,以对移动目标感知互信息量最大化为目标,建立了移动目标感知通信轨迹规划问题.为了求解建立的包含大量复杂约束的优化问题,将原优化问题建立为马尔可夫决策过程,把无人机运动、能量变化、目标感知、基站通信等过程建模为环境空间,无人机电机转速设计为动作空间,并…查看全部>>
For the unmanned aerial vehicle(UAV)trajectory planning problem in UAV-assisted communication and sensing with energy constraints,the authors adopt laser wireless charging to provide additional energy for the UAV,and at the same time consider the constraints of the UAV dynamics and sensing communication rate,and establishe the moving target sensing and communication trajectory planning problem with the goal of maximizing the mutual information of moving targ…查看全部>>
张智琛;何振清;李彬
四川大学 空天科学与工程学院,成都 610207四川大学 空天科学与工程学院,成都 610207四川大学 空天科学与工程学院,成都 610207
电子信息工程
无人机辅助通信感知轨迹规划深度强化学习激光充电动力学约束
unmanned aerial vehicle(UAV)assisted communication and sensingtrajectory optimaldeep reinforcement learninglaser chargingdynamic constraints
《电讯技术》 2024 (7)
1033-1041,9
中央高校基本科研业务费专项资金资助(YJ202305)
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