[发明专利]一种基于深度强化学习算法的无人机辅助空地通信优化算法有效
| 申请号： | 202210425025.0 | 申请日： | 2022-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN114826380B | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 陈剑;杨青青;彭艺;彭杰 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | H04B7/185 | 分类号： | H04B7/185;H04W24/06;H04W24/02 |
| 代理公司： | 昆明明润知识产权代理事务所(普通合伙) 53215 | 代理人： | 王鹏飞 |
| 地址： | 650093 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度强化学习算法的无人机辅助空地通信优化算法，属于无线通信技术领域。本发明首先构建分布有若干无人机基站和地面用户的三维场景，再建立无人机和地面用户的笛卡尔三维坐标模型，根据用户和空中基站的位置得到它们之间的距离和d和仰角θ，建立空地通信的系统模型，接着整理基站和用户之间的路径损耗，传输速率等影响因素，建立以吞吐量和公平性为目标的优化问题，然后确定模型所需的状态变量，动作变量以及奖励函数等，建立DDPG算法模型，最后根据算法，通过Python建立仿真，和其他算法进行对比。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 算法 无人机 辅助 空地 通信 优化 | ||
【主权项】：
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