[发明专利]一种基于强化学习的认知无人机频谱感知方法有效
| 申请号： | 202210384112.6 | 申请日： | 2022-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN114884595B | 公开（公告）日： | 2023-01-03 |
| 发明（设计）人： | 李轩衡;张怡冉;吕志远;周炜淋 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | H04B17/382 | 分类号： | H04B17/382;H04B7/185 |
| 代理公司： | 辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102 | 代理人： | 隋秀文 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明属于移动通信技术领域，提供一种基于强化学习的认知无人机频谱感知方法，涉及认知无线电技术，为空闲频谱的高效利用提供了一种有效频谱感知方法。由于无人机具有部署方便、灵活性高等特点，本发明利用无人机搭载认知无线电设备感知网络中的空闲频谱，相比传统基站式感知方法，该方法可以有效对局部地区的频谱进行感知。本发明基于强化学习算法设计最优无人机飞行轨迹，以无人机位置和频谱感知结果为状态，飞行为动作，通过对不同状态下的不同动作进行评估，同时考虑感知的虚警和误警概率，智能化地制定和改进轨迹策略，最大化感知到的空闲频谱带宽。该方法不依靠具体的频谱状态统计模型，无人机飞行感知轨迹可以自适应频谱环境的动态变化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 认知 无人机 频谱 感知 方法 | ||
【主权项】：
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