面向用户移动场景的无人机中继功率分配与轨迹设计

在无人机(UAV)中继通信中,中继无人机的通信资源分配与运动规划是需要重点解决的问题。为了提升无人机中继通信系统的通信效率,该文提出一种基于近端策略优化算法的无人机中继功率分配与轨迹设计联合规划方法。该方法将用户移动场景下无人机中继功率分配与轨迹设计联合规划问题建模为马尔可夫决策过程,考虑用户位置信息获取不精确的情形,在满足用户中断概率约束的前提下,以中继通信系统的吞吐量最大为优化目标设置奖励函数,采用一种收敛速度较快的深度强化学习算法——近端策略优化算(PPO)法求解,实现中继无人机飞行轨迹优化和中继发射功率合理有效分配。仿真实验结果表明,针对用户随机移动的无人机中继通信场景,该文所提方法与基于随机策略和传统深度确定性策略梯度(DDPG)的方法相比,系统吞吐量分别提升22%和15%。结果表明,所提方法能够有效地提高系统的通信效率。

基于链状结构保持的多AGV系统灵活高效死锁避免控制策略

现有的多AGV(自动导引车)系统处理死锁的方案往往约束过强,压缩了潜在的性能优化空间。本文提出一种高度灵活的死锁避免算法,通过分析系统状态图中的宏环结构并结合银行家算法来实现状态图的链状结构判断,在确保算法高效性(最坏情形时间复杂度为O((|V|+|E|)|A|),其中V、E、A分别代表节点、边、AGV)的同时,实现了灵活的死锁避免。通过离散事件系统仿真及实际系统应用验证了算法的有效性,结果表明,在典型路线图上,该算法相较于经典的银行家算法及其变种,容许覆盖率提升高于16%,在使用相同任务分配、路径规划算法的情况下,任务平均完成时间降低了15%,具有更高的灵活性,有效提升了系统性能优化的潜力。