[发明专利]基于深度强化学习的无人机轨迹及功率联合优化方法有效
| 申请号： | 202011079226.7 | 申请日： | 2020-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN112118556B | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 赵楠;程一强;萧洒;裴一扬;刘聪;刘泽华 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学 |
| 主分类号： | H04W4/44 | 分类号： | H04W4/44;H04W24/02;H04W52/14;H04W52/24;H04W52/26;H04W52/28;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 严彦 |
| 地址： | 430068 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度强化学习的无人机轨迹及功率联合优化方法，其特征在于：建立无人机系统模型，对无人机轨迹控制和功率分配问题进行描述；建立马尔可夫模型，包括通过设置状态、动作空间和奖励函数，确定马尔可夫决策过程；采用深度确定性策略梯度方法，实现轨迹控制和功率分配的联合优化。应用本发明无人机可以准确移动到目标用户设备附近以提供无线服务，这可以减轻对未服务的用户设备的同信道干扰，同时控制无人机的发射功率，以实现频谱效率与避免干扰之间的平衡。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 无人机 轨迹 功率 联合 优化 方法 | ||
【主权项】：
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