[发明专利]基于深度强化学习的空陆协作实时交通数据收集方法在审
| 申请号： | 202310126694.2 | 申请日： | 2023-02-16 |
| 公开（公告）号： | CN116112897A | 公开（公告）日： | 2023-05-12 |
| 发明（设计）人： | 许晨;谢星寰;林方圆 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | H04W4/44 | 分类号： | H04W4/44;H04B7/185;H04W28/20;H04W28/22;G06N20/00;G06N3/092 |
| 代理公司： | 北京永创新实专利事务所 11121 | 代理人： | 易卜 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度强化学习的空陆协作实时交通数据收集方法，属于车联网通信领域；具体为：首先，搭建包含RSU，UAV和若干车辆的空地协同车联网架构；RSU和UAV联合收集各时隙所有车辆产生的数据；然后，针对第m辆车与接收端k之间通信时，设定该车辆与数据卸载到接收端k之间的约束条件，并结合带宽分配计算信道速率；同时综合考虑安全车速的限制，车辆性能、道路限速以及驾驶者的实际操作，计算后车的安全速度；在联合优化接入策略，带宽分配以及无人机轨迹，满足搭建以数据传输成功率最大化的优化目标函数；最后，使用深度强化学习方法TD3对目标函数进行求解，得到通过RSU和UAV协调下的成功率最高的收集数据，本发明提高了数据传输成功率DTSR。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 协作 实时 交通 数据 收集 方法 | ||
【主权项】：
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