基于强化学习的无人机智能组网技术及应用综述OA北大核心CSTPCD
针对无人机在民用和军事等领域中的研究热度及应用需求日益增长,传统Mode1-Based的网络部署、设计、操作方法无法应对动态变化的无人机场景的问题,本文综述了灵活性高、适应性强的AI-Based的智能组网技术,并引入强化学习这一人工智能领域的重要分支。对现有利用强化学习技术解决无人机组网难题的研究进行了概述,结合无人机组网的特性梳理了此领域应用强化学习技术的主要思路。从几个应用场景,以及组网关键技术的角度进行了归纳,给出了基于强化学习的无人机智能组网技术所面临的机遇与挑战,并进行了总结。探究了无人机通信的感知能力与决策能力,适应了其动态变化且需要高度自治的环境需求。为未来无人机智能组网技术的发展提供了有价值的理论基础和实践指导。
邱修林;宋博;殷俊;徐雷;柯亚琪;廖振强;杨余旺;
江苏科技大学自动化学院,江苏镇江212100南京理工大学计算机科学与工程学院,江苏南京210094南京邮电大学江苏省宽带无线通信重点实验室,江苏南京210003苏州高博软件技术职业学院机电工程学院,江苏苏州215163
计算机与自动化
飞行自组网强化学习深度Q网络算法多智能体无人机集群智能路由资源分配跨层优化
《哈尔滨工程大学学报》 2024 (008)
P.1576-1589,1598 / 15
国家自然科学基金项目(61973161,61991404,61773206);苏州市重点产业技术创新项目(SYG201826).
评论