-
公开(公告)号：CN110708108B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201910724864.0
申请日：2019-08-07
Applicant: 西北工业大学
IPC: H04B7/185 , H04B7/06 , H04B7/0408
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习和平均场博弈的多无人机毫米波网络的波束控制优化方法，解决了在超密集网络中波束难以对准的问题，从而提高系统的总和速率。该一种多无人机毫米波网络的波束控制优化方法，包括以下步骤：步骤一、构建系统模型：系统模型为多无人机多天线毫米波通信系统，用{1,2,…,M}表示，无人机同时共享同一个信道进行下行数据传输；步骤二、建立成本函数：根据波束的偏移程度，列出随机微分方程；然后根据用户受到的干扰，表示出成本函数，并且给出平均场博弈中的HJB和FPK方程；步骤三、使用强化学习的方法获取平均场博弈的均衡解。
-
公开(公告)号：CN111193536A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911264054.8
申请日：2019-12-11
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种多无人机基站轨迹优化和功率分配方法，多无人机基站为处在同一频段服务地面用户的多个无人机基站，各个无人机基站的存储能量和服务半径均不同；轨迹优化和功率分配的方法为：建立基于干扰相互作用的平均场型博弈模型，在满足用户通信质量的条件下基于所有无人机基站的位置状态以及储存能量状态的平均来描述与其他成员相互作用，构建状态演进的动态方程以及成本函数，使用平均场值学习算法不断迭代更新得到轨迹以及下行发射功率的最优规划。解决了现有多性能无人机移动基站构成的通信网络下干扰严重、能耗大的问题。
-
公开(公告)号：CN111193536B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201911264054.8
申请日：2019-12-11
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种多无人机基站轨迹优化和功率分配方法，多无人机基站为处在同一频段服务地面用户的多个无人机基站，各个无人机基站的存储能量和服务半径均不同；轨迹优化和功率分配的方法为：建立基于干扰相互作用的平均场型博弈模型，在满足用户通信质量的条件下基于所有无人机基站的位置状态以及储存能量状态的平均来描述与其他成员相互作用，构建状态演进的动态方程以及成本函数，使用平均场值学习算法不断迭代更新得到轨迹以及下行发射功率的最优规划。解决了现有多性能无人机移动基站构成的通信网络下干扰严重、能耗大的问题。
-
公开(公告)号：CN110708108A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910724864.0
申请日：2019-08-07
Applicant: 西北工业大学
IPC: H04B7/185 , H04B7/06 , H04B7/0408
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习和平均场博弈的多无人机毫米波网络的波束控制优化方法，解决了在超密集网络中波束难以对准的问题，从而提高系统的总和速率。该一种多无人机毫米波网络的波束控制优化方法，包括以下步骤：步骤一、构建系统模型：系统模型为多无人机多天线毫米波通信系统，用{1,2,…,M}表示，无人机同时共享同一个信道进行下行数据传输；步骤二、建立成本函数：根据波束的偏移程度，列出随机微分方程；然后根据用户受到的干扰，表示出成本函数，并且给出平均场博弈中的HJB和FPK方程；步骤三、使用强化学习的方法获取平均场博弈的均衡解。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.021 seconds)
